►前言：
好多学员催了BlackRock这家公司的岗位介绍，感谢Cindy导师终于带来了！毕竟是全球资管规模最大的金融公司，哪个Finance学生不想进呢？大家最关心的工作内容、面试流程和公司氛围，还有薪酬及地理位置这些部分，导师都有非常详尽、知无不言地介绍。看完这篇文章，拍着胸脯保证你拿下BlackRock的概率，又上涨n多~
►本文内容概览：
☑️公司介绍
☑️岗位介绍
☑️面试流程
☑️工作体会
☑️升职空间
☑️工资/奖金介绍
☑️地理位置
►公司介绍：
贝莱德（BlackRock）是全球领先的资产管理、风险管理和咨询顾问服务公司，成立于1988年，前身是黑石集团下的资管子公司“黑石财务管理公司”。经历三十多年的内生增长及外延拓展，公司已成长为全球资管规模最大的综合性金融服务集团公司。
截止2024年，贝莱德管理的资产总额已达10万亿美元，拥有超过19,000名员工，在全球38个国家设有78个办公室，服务于全球100个国家和地区的客户，包括个人、金融机构、政府和非营利组织。贝莱德以其卓越的风险管理能力和深厚的研究基础著称，为客户提供广泛的投资选择，从股票、固定收益到另类投资，以满足不同的投资目标和风险偏好。
此外，贝莱德作为全球化的服务供应商，其业务线、策略、数据、模型都可谓非常多元化。因此，数据科学家（Data Scientist）在贝莱德的工作内容也会根据所在组的业务不同而产生差异。例如，Risk部门通常要求数据科学家也掌握一些金融知识、了解各种风险模型，而Technology部门的数据科学家可能会需要将模型部署到Azure等云服务平台，所以也需要掌握云服务等知识。
但是作为数据科学家，skillset远不如insight重要。所以持续学习、积累经验、多多了解所服务的业务线的长期目标，也是重要的职责所在。
►面试过程：
贝莱德的面试通常有3到4轮。
第一轮：online assessment
一般是简单的代码题，用Python或者R完成就可以。也可能会遇到金融数据分析的题，可能会是简单的simulation，或者数据可视化等问题。第一轮OA还可能会遇到录制的behavior question，只要流利回答即可。
第二轮：technical questions
第二轮通常是真正工作中和你紧密合作的人来面试你。例如，你入职后的直属上级，或者在职多年的同事，也可能多个人一起面试你。在这一轮，你大概率会被问到简单的sql问题、简单的代码问题、简单的数据模型架构和分析，以及对你简历上项目或经历的深挖。
这里给大家打个气！科技公司通常有明确且大量的人员需求，所以有所谓的面经和题库。而贝莱德业务线种类繁多、人员精简，很难用固定的模版去面试所有人。而入职后和同事聊了才知道，没有面经就意味着面试官也无从准备！！！所以他们通常只会问新人很基础的问题，或者真的是工作中需要的知识，或者真的非常想了解你在简历上所呈现的经历，一般都不会有超纲或为难你的存在。
第三轮：superday
也叫back-to-back，通常是三或四个人，每个人和你1v1交流30-45分钟左右。这一轮通常由skip manager（甚至更高职级的人）、合作组的manager、业务线的负责人等参加。
这一轮除了常备的behavior question，也可能会被问到简单的金融知识，考查你是否具有business sense（毕竟insight才是最能帮助业务的）。回答中一定要注意流畅、礼貌、有效沟通，因为职级很高或其他组的人并不在意你day-to-day的工作是使用什么技术栈实现的，他们更在意的是你是否好沟通、好合作、乐于学习、积极上进等。所以回答时一定要注意展现自己的人格魅力，一定要自信。
第四轮（非必须）：HR
有可能会在第一、二轮中间加一轮HR面试，可能会被问到期望薪资和工作地点。根据job description上的信息，期望薪资只要在范围内即可（可以先说低一些，拿到offer之后再compete package）。工作地点要注意，有些业务线仅在某些地区执行，因此数据科学家也需要和业务线的人待在一起，并不是全球办公室随便选的哈～
►工作体会：
在贝莱德工作，首先感受到的就是交流很容易。作为一个刚入职的小菜鸟，和工作三十年的大领导约一个coffee chat，也是公司非常鼓励的事。甚至，公司还会组织一些活动，专门将工作中很难有交集的人两两组队，为他们提供免费的星巴克，让他们花些时间了解彼此。
作为i人，一开始我很抗拒这样的交流文化，尤其是和高职级的人沟通，很容易让我感到压力。然而工作不到一年后我就发现，交流真的是工作中非常重要的一环。例如，你不和business的人交流，那你永远不知道model在理论和实际应用中的区别，也就无法帮助自己的model更快更有效地落地。交流是更有效、更全面提升自己视野的方式，无论是前台反馈的客户偏好、投资表现，还是后台提供的数据路径、技术难点，都是data scientist需要时刻放在脑海中的事，而轻松愉快的交流氛围，是奠定这一切的前提。
此外，贝莱德的work life balance也很好。公司鼓励一周来四天办公室，但是打卡时间不限，6-8月可以自选两周work from home，此外还有无限paid time off，10天sick day off，以及鼓励的volunteer时间。总体而言，日常朝九晚五不加班，无限带薪假请上一个月回国也是轻轻松松，工作体验很不错。
►升职空间：
贝莱德所有职位都是以下升职路径：Analyst – Associate – Vice President – Director – Managing Director
一般来讲，应届毕业生是以Analyst的身份加入贝莱德，只要工作不出太大的岔子，三年左右就会升为Associate。有些研究生毕业或者有过工作经验的同学也可以和老板沟通，一两年升为Associate也是有可能的。Associate到VP还需要3-4年，这期间不仅需要做好本职工作，通常还需要和不同组的人积极合作，因为升VP的时候会收集其他人的意见，得到的正反馈越多，升职越顺利。
成为VP之后就不仅仅需要精进自己的technical skill了，通常还需要管理项目或者人员，也就是转型为Project Manager或者People Manager。这两条路都会得到公司的支持，有很多持续学习的资源可以利用。而当你管理的项目或小组做出成绩的时候，也就是你更上一层楼的时候啦！
►工资/奖金介绍：
贝莱德的工资组成通常是base + bonus。以纽约为例，Analyst级别的薪资大约在11w – 15w美元之间。base是根据岗位、职级和地区决定的，当你的职级没有变化时（例如三年都在analyst级别），base也不会上涨太多。
但是同一个职级下，bonus的百分比是可以提高的，以及bonus的上升空间很大。bonus首先取决于你所在的岗位服务于公司范畴的业务还是某个特定的投资业务。例如，风控、技术等部门会以公司的收益来决定bonus的水平，而投资组会以自己的策略收益水平来决定bonus的水平。当某个策略表现优异且你的岗位相对前台时，那一年的bonus可能相当可观。
►地理位置：
贝莱德在全球38个国家设有78个办公室，美国主要办公室有纽约、波士顿、旧金山、西雅图、亚特兰大等地，亚洲有香港、日本、上海等地，欧洲有伦敦、布鲁塞尔、爱丁堡、布达佩斯等地。无论哪个地区，办公室都位于非常繁华的位置，且某些业务遍布多个办公区域的情况下，relocate也是非常常见的！
此外，贝莱德的办公室通常也和业务线紧密相关，例如美国主要市场的投资策略组通常在纽约和旧金山，而其他城市的办公室通常是数据组、平台开发、另类资产投资等。这并不绝对，但是金融公司的很多业务都是根据股市走的，而股市是根据时区走的，所以某些业务通常只在特定地区的办公室进行，也是非常普遍的。