招行数字金融训练营

作为一枚26届的准应届生，我最近也在深度思考和复盘自己的每一个阶段经历，其实这一年我的感觉很复杂，在准备组内任务的同时，也被外面的环境和信息充斥着，我不得不提前开始准备自己的规划。我觉得自己算是高能量且执行力比较强的人，本科虽然已经明确要读研，但还是勇闯职场，找了几段银行的实习，可能我比较务实，我觉得未来在金融领域从业可以让我早点退休吧。去年我们学校金融学院发布了一本白皮书《全周期金融科技人才认证培育体系标准白皮书》，内容大概提到当前金融机构普遍存在金融科技人才缺口。而我更关注的是金融岗位缺口，招聘数量最多的岗位分别是系统开发与测试类、安全与运维类和产品（算法、模型）设计类，最紧缺的专业技能分...

潜水了很久，前段时间有个学弟来问我今年的训练营什么时候开始，其实具体什么时候开始我还不确定，不过按照往年的情况应该快了，我也把去年的一些攻略发给他，让他可以提前准备起来了，不过学弟关注的是这个训练营居然改名了，还以为去年停办，就没有怎么关注。从去年开始，FinTech训练营正式更名为招行数字金融训练营，我觉得这次更名还是有原因的，一方面是响应国家“五篇大文章”的政策，另外是数字金融目标更高远，更注重于服务实体经济，满足国民生活需要，也算是升级了（格局打开了）。作为快毕业一年的银行民工，我也想以过来人的身份，跟大家一起探讨有关数字金融的一些信息。一、数字金融为什么更香？更火了？从我个人角度理解，...

作为去年已经拿到招行数字金融训练营offer的学长，今年想结合我的个人经历给大家分享一些tips。首先说一下，我为什么想要参加这个竞赛？一方面是我个人比较保守，不想活在35的恐慌里，想往更稳健的行业发展，银行里我只考虑招行，确实口碑好产品好（技术梦想还是不能丢的hhhh）顺理成章的，招行的所有校招及活动我都会关注，奔着拿到Offer去的（不过还要强调的一点是有奖金哈哈哈哈），另外一方面是，我比较缺竞赛项目的经验，虽然那时候已经拿到几个Offer了，我还是想再冲一下。一、 启程：焦虑与期待交织室友知道我关注招行，去年突然在群里发了个链接，是招行官方公众号发的第8季数字金融训练营，起先我还有点困惑...

wow，看到招行数字金融训练营就“啪”点进来了，（毕竟去年在第八季训练营当过“气氛组”的人不请自来hhh）我听老大哥们说以前还叫FinTech训练营，去年突然改名数字金融，说实话一开始我还懵了下——但仔细想想，这改名改得确实有东西。国家现在不是天天提“数字金融”嘛，之前上课老师还调侃过：“有些企业改名就是换个皮，但招行这种大腕儿肯定要动真格的”。（毕竟去年在AI赛题里见识到了他们那个千卡集群，是真舍得砸钱搞算力啊...）不过说实话，我个人最心动的还是招行的直通卡，去年在AI赛道上就体验到了银行场景下的千卡集群，我觉得和互联网的业务场景还是有挺大区别的，银行的数据场景更多而且更真实，惠及千家万户（有一说一，银行的业务场景和互联网完全不是一个画风！），可惜我没撑到最后，没拿到直通，不然还能拿个offer，估计今年又要开始了，我觉得还可以再试试，再战一波。最后ps：本人有竞赛经验，希望牛客早点推今年的报名通道，顺便在线蹲个搭子！（疯狂暗示.jpg）

先说一下本人的背景：26届，某9，目前只有学院的项目本科有一段互联网产品实习经验，未来就业也是想冲AI产品经理方向求问大家竞赛是否能给简历加分？什么条件比较好入围另外再求个搭子！招行数字金融训练营组队冲刺，AI赛道！

首先是比赛过一段时间后会通知签约（当时有小伙伴等不及，总在群里问，HR都耐心回复哈哈哈哈），不过在秋招提前批的offer中应该是最早的。需要线下签约，招行的老师会通知你线下前往你所在地的招行分行（比如招行上海分行，招行北京分行等）进行面谈。紧接着，签约会上是招总HR老师面谈具体的offer细节，主要是后续的培养，和行里的一些机制。我觉得招行数字金融训练营offer是银行中性价比最高的，数字金融生含金量也比较高，做的事情很有意思，很前沿，有的发挥，发展也很宽广。个人比较建议大家还是要准备充分哈，过程还是很有挑战的，如果手里没有offer保底的话，我建议这个竞赛可以作为你的方案之一，投入很少，能学到东西，拿到offer的概率也很大。我当时收到offer通知的时候，正在某大厂卷实习，收到短信那一瞬间，实习都有底气了哈哈哈哈。

最近看到招商银行第7季FinTech训练营报名，写一篇去年的经验分享或供学弟学妹们参考。先概括几个重点吧。投入多少精力？奔着招商银行总行金融科技生Offer（数据、产品、IT）去的话，就拿出秋招的斗志来。Offer吸引力？薪资可以跟师兄师姐大概了解下。WLB与薪资相匹配。工作内容：个人志愿 match 总行部门需求。“业务认知+岗位技能+总行管理”—— 与互联网深耕“岗位技能”有别；每个人负责板块的价值感总体较高。稳定性 >> ___ 。发展前景：从部门岗位来看，“金融科技”最后去到“偏金融” or “偏科技”的看个人，主要还是去到“偏科技”岗位；“金融”指路秋招总行业务管培。晋升有管理序列、专业序列。平台层面的话，自行感悟CMB的level（感兴趣的可以了解一下招商局，李鸿章那个招商局）。想回家的也有相应政策。总之招总是在一个高的平台上还有许多可能。比赛流程：指路： https://career.cloud.cmbchina.com/#fintechSchool）产品赛道的初赛是选择题（行测+金融常识+产品常识）；复赛是方案题，有4个方向可选，主要考察互联网产品设计方法论、产品思维，有的题目方向或许需要对银行业务场景、金融科技有一定认知。个人经验：我是23届产品赛道的。本硕纯工科学校材料专业。竞赛前是两段互联网产品实习。行测需要准备准备。方案题的话按照互联网产品文档思路就能完赛，而排名就看个人产品sense、赛题认知、去同质化了。面试就照着产品面试准备就好，不会刻意刁钻，面试官人都很nice。入营后内容非常充实，几位数据、产品同学分成一队。 破冰-大咖讲解-做比赛-答辩-参观-游玩活动一条龙，差旅食宿全包~ 强cue一下招行伙伴们都非常nice有活力，整个过程大家都玩到一起去，吃宵夜唠嗑很巴适~我的感受是最后的Offer发放、签约真的是双向奔赴。get到这个Offer适合自己的同学，进来之后应该也会做得比较开心。最后放两张图吧，2024的小伙伴加油。【图一】第二期总共12支队伍参与比赛【图二】深圳蛇口的招行培训中心，坐车观览蛇口真的有感慨邓公改开奇迹

新的一季训练营又在报名了，有一些学弟学妹得知我参加过训练营，会来询问我一些训练营的情况。回想起训练营结束后不久就收到了招行FinTech管培的offer，除此之外在训练营也见到了很多大咖，结识了不少大佬朋友，挺多感触。趁着近期时间比较空闲，打算写一篇关于训练营情况的帖子，一是总结一下自己那段时间的经历，供学弟学妹参考。另一点也是对招行的几位老师们表示感谢，在训练营期间我认识了几位招行的老师，训练营结束后我们一直保持着密切的联系，他们站在我的角度，对我的职业发展提了很多宝贵的意见建议，所以我也是想以这篇帖子表示对几位人生导师的感谢。      结论先行：训练营的质量的确很高，推荐对FinTech...

有大佬一起组队么

🌟招商银行第9️⃣季数字金融训练营开！放！报！名！啦！💜 open_always 💜🕹去打开，去创造！报名链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Ztft3T_HlWPjyy9YFjMnnQ题主是一名23年通过训练营入职的招行宝宝～今年训练营大力拥抱AI，分为产品、数据、AI三个赛道，阶段分初赛和复赛（各个阶段拿奖都有丰厚的现金奖励，复赛优秀者更能提前锁定招行offer～等于多了一次秋招的机会）。偷偷说一句，在话题下方提问的小伙伴有机会获得人力小姐姐的专属回应哈。这是一个很好展示自己的机会！欢迎有想法的小伙伴来报名参赛！毕竟，报名又不收费，何不试试呢～

读研苦 读天坑专业研更苦本科是环境工程想着转专业考研于是选择了市场营销本校的专业想到明年的今天我即将加入失业大军就特别懊恼给我妈微信语音不争气地眼泪汩汩而下我妈以为我怎么了我其实也没啥事就是纯粹焦虑积压内心的负面情绪在听到妈妈声音的瞬间爆发了我妈没有指责我也没有说很多话只是讲了一句“老妈经常跟你说过，比上不足，比下有余”“这个年代的人都辛苦，你要想开一些，那不是你的原因”“你已经是我们家族里最优秀的人啦”听完妈妈的话想家的念头拉满想回家喝早茶想吃烧腊想吃椰子鸡昨晚看了招行的训练营空宣想冲一把好想上车招行（只是梦想）回到家人身边

看完空宣前辈们的分享，感觉性价比确实很高，是提前拿到Offer的好机会，当然如果最后没有Offer也可能有实习机会，也算是给简历添砖加瓦了，真心建议可以冲！昨天的空宣干货很多，把真题也拿出来现场解读了，说得很细致，确实很难复述，空宣过程中说后面会把那几个真题解答的视频放出来，大家感兴趣可以蹲一下他们视频号。先梳理一下活动的时间线吧：4月24日截止报名4月下旬线上竞赛5月开始面试6-7月线下入营（机酒全包，超赞！）我浅浅总结一下这场观看空宣下来的攻略（主要靠截图其实：AI赛道：之前今年出题的前辈透露会考察AI领域的基础知识（敲黑板，划重点！！），可能涉及到概率论、数据统计、机器学习、深度学习、大...

晒一张24年参加的酱油党，今年继续蹲数据赛道的uu求经验分享/交流

有点纠结的时间点，如果是去年暑假知道就好了😑

我问DeepSeek本seek为何扎根金融而非互联网大厂？其回答直指本质——垂直领域的AI突破往往由行业内部主导，而非通用技术公司。当通用大模型陷入同质化竞争的泥潭时，DeepSeek选择了一条与众不同的进化路径——在金融行业的"技术高压舱"中完成自我迭代。很多AI公司追求“大而全”的通用模型，但金融行业的痛点在于精准。这个诞生于资本丛林法则下的AI新物种，以金融行业对精准度、实时性、可信性的极端要求为熔炉，锻造出穿透产业边界的技术利刃。一、金融数据炼金术：从稀缺性中萃取预测精度金融行业面对的数据则常常稀疏且带有较高噪声，尤其是在低频交易和罕见风险事件等情境下。这要求技术能...

#总结:offer选择，我是怎么选的##招行数字金融训练营#