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个人档案
名字：Laura
本科：海外本 金融专业
研究生：美硕 数据分析专业
目前职业：哈佛商学院（HBS）RA
为什么要做RA
首先RA工作是学界长期存在的，是最适合积累学术研究经验的岗位，具体RA招聘信息可以通过NBER、PREDOC.ORG、Twitter、领英等平台得到。我当时就是从这些平台中了解到HBS一位研究方向我非常感兴趣的教授正在招聘RA，我就立即投递了简历，通过层层选拔成功获得这个岗位。
我毕业于2020年5月，正值北美各大公司招聘暂停，作为疫情期间的“艰难毕业生”之一，在不太乐观的北美就业市场找到满意的工作难度陡增，我也因此有些沮丧不知去路。非常感谢这个时期一位教授的点拨，教授建议我可以考虑一下学界深造，夯实基本功，这要比去业界做不太理想的工作带来更多的长期回报。
结合当时的环境下很多公司的态度都是“争取不裁员”这样一个状态，并不是找工作的最佳时机。受此启发，我决定不如利用这段时间沉下心来做一些研究或者项目，到时候写在简历上，会比漫无目的的投简历效率要高得多。
另外谈到业界和学界的区别，对我个人而言，我是那种即使去业界工作也是想做研究工作的一个人，所以这也是我没有过分纠结学界和业界的原因。我当时是比较幸运的，只申请了这一个我最感兴趣的教授的RA就拿到了offer，如果没有通过的话可能还会考虑继续申请这一领域其他教授的RA。
RA的申请过程
申请RA的过程其实类似于找工作的一个过程，但因为是学界的岗位更类似于国外研究生的申请，整个流程都是比较常规的。
首先就是学校或者部门发布空缺岗位，根据需要提交简历、成绩单、推荐信、cover letter等材料到正在招聘的学校。如果负责人觉得是符合要求的候选人，会主动联系到本人进行一个基本面的面试和调查，也就是类似我们国内常规的一面。一面一般会对你的个人背景和陈述进行一个核实。
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那接下来就是第二关：技术面，也称Tech面。有可能是HBS的数据科学家出题，也有可能是教授自己的题。我个人面试的形式是coding test，一般都是一个具体的task。比如给到你一组数据，需要在规定时间内得出一个具体的结论。
在这个过程中需要跑回归模型、数据可视化等，在这个时间里你可以求助所有可以用到的工具，不限编程语言，但必须自己独立完成。因为科研工作不是凭空写论文，是需要拿到实证之后再开始论文的撰写。所以这些数据分析以及信息呈现是如何取得的，是教授招聘助手时最看重的东西。
与此同时，教授特别喜欢候选人能带来新的想法，主动与教授讨论你发现的有意思的事情是一个加分项。技术面这一关根据不同的教授会有不同的时间要求，像我的就是四个小时，也有的教授会给到两周，主要根据教授自己的需求来。
教授会通过tech面的结果挑选下一轮可以参加面试的人。最后一轮面试更倾向于面对面认识一下本人，深入了解过去的经历，讨论一些技术面问题的细节，比如说为什么会有这样一些想法，以及和教授的研究领域的共通之处再进行一个沟通和讨论，对我而言是有一种志同道合的交流和思想碰撞的过程。
整个流程时长大概有两个月，同意offer之后还会有一些paperwork，上任之前还要走一些程序。对于我而言，因为每轮面试结束之后面试官当时会给到一个比较positive的feedback，所以并没有海投其他的岗位，一直在耐心等待最终的结果。我是在快要硕士毕业的时候才投简历，算是非常幸运了，等拿到EAD card可以合法工作的时候，就正式开始工作了。
申请RA你需要知道
首先是商学院的RA，在具有一定商业背景的基础上，RA更看重的是个人的数据分析能力，如果对这类的岗位感兴趣的同学可以多多培养自己的数据分析能力，并参与能展示在自己的简历上的project。这是我觉得一定要准备的。
硬件方面上，GPA尽可能的高，各种数据分析能力如python、R语言等至少要特别熟练的掌握一至两种。虽然是商学院，但对于数学和统计方面的要求是比较高的。
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软件方面想要提醒大家的是，虽然教授们都是很有名望也很有实力的人，但也不要因为他们是行业的大牛就事事听从他们的意见，要敢于挑战大牛们的一些观点和想法，提出自己的见解。
还有一点是要具有团队合作精神，这一点在面试过程中是有机会展现出来的，大部分学界的研究都不是一个单打独斗的过程，所以他非常青睐于有合作精神的人。最后就是希望你是一个非常努力的人，他们是非常看重努力这一点，因为在他们心中，他们身边都是非常聪明的人，真正拉开差距的都是努力的程度。
教授面试是更看重个人的综合实力的，只不过教授不会让你感受出来他想要考察你的东西，所以所有的细节都要注意。例如有的教授会做pressure test，会在面试过程中不断challenge质疑你，看你是如何反应的，以考察以后在压力很大的情况下你能不能控制情绪，依旧有条不紊的完成工作。
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面试前一定要认真研究未来要合作的教授，把他的所有东西都研究的清清楚楚，针对他的研究领域、他的个人网站、他的喜好，他用什么语言来编程，他对哪个子领域感兴趣，研究透彻清楚，然后在面试中展现出你对他研究领域的喜欢以及了解。光喜欢是不够的，一定要深入研究，不是光读几篇论文就可以的，要认认真真从头分析他研究的领域和产业，所有的东西，再投其所好。
我在前期也是做了很多准备工作的，一定要在简历里展现出来我是如何喜欢这个领域的。一开始提交简历resume和个人综述cover letter的时候，最好不要使用万金油的模板，会给教授留下不好的印象。
我的入职体验
入职之后会觉得HBS是一个非常团结的大家庭，大家都在各司其职，虽然我只是一个RA，但当我遇到不会的问题的时候，我可以清楚的知道我应该去找谁，谁可以帮到我的研究。会有一种HBS准备好了所有的东西，我来只要做科研就好了。大家都在为我研究的东西而努力的时候，会觉得非常的开心，明明是我自己的事情，但别人好像比我还着急。HBS是一个非常有团队精神的团体。所以我觉得HBS能取得这么多科研成果是有原因的。
现在RA的工作内容跟技术面的区别不大，做一些数据分析，和教授做一些头脑风暴一样的工作，如何推进课题和做下一步，就像一个feedback loop，教授有一些想法，首先按照他的想法做一些探索，然后提供一些反馈，根据结果与教授讨论下一步需要做什么，再进行下一步的探索，不断推进项目的进行。作为RA，科研压力还是挺大的。
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目前的工作和预期中是一样的，也都是自己想要研究的领域，事情都是我非常想做的。虽然很有挑战，但也觉得很有回报。很享受在这里工作的过程。做研究的时候会觉得所有人都在帮你，有什么地方卡住了甚至可以直接预约一个小会议联系一个这方面的大牛。
业界里做研究都是相对独立，很多时候需要自己一个人来探索，但在学界就会有教授牵头并参与到每一个环节。作为RA可以从教授那里学习如何做research，而且可以接触到世界上最领先的话题。不管是未来想留在学界或业界，RA经历都是非常有帮助的。在HBS积累RA经历，就算之后去业界工作也是很有帮助的，例如，我有同事跳槽去亚马逊做economist，另外波士顿的咨询公司也很多，RA所培养的技能也非常适用于这些岗位。量化分析师也是RA未来的可以尝试的就业方向之一。
在RA的工作里，我认为这就是一个继续学习的过程。我在这个过程中所有的经历和收获都很珍惜。每天都在研究新的东西，而且是之前没有人做过的东西，做研究就像自己在创业一样，在自己的领域里自己去研究去探索，自己去选择，朝着自己想要的方向努力。
以上就是Laura的分享啦！有没有带给你一些启发和收获呢~

注：文章来自Laura口述，编辑Sherry记录整理。正文观点与本公众号立场无关。
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