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实习结束后，目标是留用或通过实习积累的资源转向全职岗位。需结合个人兴趣+市场需求+签证政策制定长期路径。
核心岗位：
数据科学家（FinTech方向）：负责风控、用户增长、产品优化等，需深度结合金融业务（如LendingClub的贷款违约预测）。
量化研究员/交易员：侧重高频交易、算法交易，需精通时间序列分析与低延迟系统（常见于Citadel、Jane Street等对冲基金）。
风控与合规科技（RegTech）：设计符合监管的模型（如BSA/AML合规、KYC流程自动化），需求随金融监管趋严增长。
FinTech产品经理（Tech Lead）：懂数据科学的产品经理，推动AI/大数据在金融产品中的落地（如Robinhood的智能投顾功能）。
公司选择：
大公司（如摩根大通、Visa）：稳定性高，培训体系完善，适合积累行业经验；
初创公司（如Plaid、Affirm）：成长快，接触全栈业务，适合愿意承担风险的候选人；
加密/DeFi领域（如Uniswap、Aave）：高增长但波动大，适合对区块链有热情的从业者。
职业路径：
技术路线：从数据科学家→高级数据科学家→数据科学家（聚焦模型优化、算法创新）；
业务管理路线：从数据科学家→数据团队负责人→FinTech部门总监（侧重跨部门协作与业务战略）；
跨领域转型：转向量化投资、金融监管科技（RegTech）、保险科技（InsurTech）等细分领域。
签证关键：
国际学生需利用OPT（Optional Practical Training）：实习期间可申请STEM OPT延期（24个月），为全职求职争取时间；
全职入职后，公司需赞助H-1B签证（抽签制，需提前规划）；部分FinTech公司（如大型银行、科技公司）更愿意赞助签证；
长期可考虑EB-2/EB-3职业移民（需雇主支持，耗时较长）。
行业动态跟踪：关注FinTech融资趋势（如PitchBook报告）、监管变化（如美联储的CBDC研究）、技术突破（如生成式AI在金融客服的应用）。
本地化适应：理解美国金融文化（如对数据隐私的敏感）、职场沟通风格（直接、结果导向）。
持续学习：FinTech技术迭代快，需定期学习新框架（如大语言模型在金融文本分析中的应用）、考取进阶证书（如CQF量化金融）。
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