还在迷茫？UNSW × USYD 校友联手，带你解锁职场通关秘籍！

主办方：新南威尔士大学中国学联（UNSW CSA）, 悉尼大学中国学联（SUCSA）

宣发支持：悉尼科技大学中国学联（UTSCSSA）

媒体支持：KOL Live传媒 – 从法律角度致力于说好中澳故事, 成为中澳友谊的民间使者和桥梁

为搭建在澳中国留学生职业交流平台，打破求职信息壁垒，助力学子明晰职业方向、积累行业人脉，新南威尔士大学中国学联（UNSW CSA）与悉尼大学中国学联（SUCSA）强强联手，精心举办双校校友交流与职业发展分享会。本次活动汇聚两校各领域杰出校友，与现场学子面对面畅谈职场经验、共话未来发展，在热烈且充实的氛围中圆满落下帷幕。

Tony Cui

PwC担任数据分析经理

·专注于为金融服务行业提供数据驱动的咨询与解决方案。

·他拥有超过六年的行业经验，参与过多个数据分析项目，并曾担任公司内部 SaaS 产品的产品负责人。

·PwC Graduate Program 的管培生，因此对澳洲本地求职的流程与挑战有着切身体会，尤其理解国际学生在求职过程中可能遇到的难点和突破点。

·毕业于墨尔本大学，并在校期间创立了 FinTech 协会，致力于推动金融与科技的跨界融合。工作之余，热衷于与不同背景的人交流，探索数据和AI技术在各行业中的实际应用。

在就业市场下行、竞争加剧的背景下，求职者必须放弃广撒网的策略，转而采用一种“逆向工程”方法论。成功的求职不再是展示自己有什么，而是精准证明自己能提供目标公司所寻找的东西。这一策略要求求职者首先通过解码公司的专业框架（如普华永道的PWC Professional Framework），识别出“团队合作”、“抗压性”等关键能力关键词，然后将其系统性地植入简历，以通过机器筛选（ATS）和人力审查。然而，仅靠技术性匹配已不足以脱颖而出。求职者必须进一步建立鲜明的“个人品牌”，即找到并强化自己与他人的核心差异化优势（Comparative Advantage）。如果暂时无法确定差异点，可以通过持续在特定领域进行内容创作（如写日记、发帖）来探索和培养兴趣，最终形成一个独特的、令人印象深刻的专业人设，这才是从众多合格候选人中胜出的决定性因素。

战略执行：从市场匹配到个人品牌

阶段一：解码雇主需求（知己知彼）

求职的第一步是进行彻底的逆向分析，即明确目标公司正在寻找什么。企业（如普华永道）通常会公开发布其人才评估标准（PWC Professional Framework），其中包含了对候选人能力素质的具体要求。求职者必须主动研究这些框架，将其分解为具体的关键词和能力特质。

关键能力指标：团队合作、沟通技巧、行业洞察力、韧性（能在压力下工作）、项目管理、辅导初级成员、所有权意识。

简历优化策略：将这些关键词显性地、有策略地嵌入简历描述中。例如，使用“managed multiple projects”、“coached junior team member”等具体表述，以确保简历能够通过自动化筛选系统（ATS）的关键词扫描。此举旨在确保简历能够首先“被看到”。

阶段二：构建差异化优势（个人品牌）

在通过初步筛选后，真正的竞争在于如何让自己被记住。在面试官眼中，所有候选人可能都具备相似的硬技能，因此，建立一个独特的个人品牌至关重要。这要求求职者超越“合格”，追求“独特”。

核心理念：找到并放大自己的“相对优势”（Comparative Advantage）。面试结束后，面试官需要能用一个简单的标签记住你，例如“那个解决问题能力很强的候选人”或“那个团队合作意识极佳的候选人”。

自我探索方法：如果目前不清楚自己的优势所在，可以采用“刻意练习”法进行探索。

行动：选择一个感兴趣的主题（如AI），强制自己每天进行简短的内容输出（如写日记、短视频、帖子）。

过程：这个过程是自我发现的旅程。当对初始主题感到乏力时，自然会转向其他领域。通过不断的尝试和调整，个人的真正兴趣和热情所在将逐渐显现。

结果：长期坚持不仅能找到自己的热情所在，还能积累在该领域的独特见解，从而形成一个清晰、有深度的个人品牌，这成为在面试中脱颖而出的关键资产。

Mary Wu

德勤（Deloitte）高级顾问｜数字化咨询

·悉尼大学校友，拥有6年以上咨询行业经验，参与过澳洲新西兰地区多项企业数字化转型项目

·曾在政府部们从事商业分析实习

·USYD & UNSW industry mentor

·关注技术与业务价值的结合，探索通过AI提升效率

商业背景并非数字咨询的门槛，真正的分水岭是“在不确定中启动并快速迭代”的能力：Deloitte 的 Technology & Transformation 不是只招会写代码的人，而是围绕业务流程、财务计划、ERP 实施、变革管理和客户体验等多维协同来交付企业级数字转型；发言者以“先说是、再补课”为职业方法论，通过政府实习—导师背书—入行咨询—在岗读研—跨行业ERP/财务规划/数据治理的实战，证明“影响力与领导力”比“满配技能”更能撬动入场和晋级。客观层面，团队通过 ERP 将供应链、财务、资产、库存与销售等流程数字化联通（如零售补货、矿业端到端流程），并以 Advisory→Design→Build→Test→Deploy 的闭环推进；组织维度涵盖 Cyber、Engineering/AI & Data、Customer、Human Capital、Enterprise Technology & Performance 等路径，商科生可从流程、预算、变革、故事化表达切入。真实赌注在于：谁能把学校项目、社团领导、行业活动与工具自学转化为可叙述、可验证、可复用的“影响力案例”，谁就能占住咨询入口；若一味等待“100%准备好”，则被动错失窗口期、失去推荐资源和一线曝光，我们不接受这种被动性。

逻辑重构：路径、版图与能力

从“商科生到数字咨询”的路径图（时间序列）

– 背景与试错：本科（计量/精算）→意识到专业过窄→通过校内consulting project（Practicera）担任student lead，获得政府方注意。

– 第一跳：维州政府交通部门实习/轮岗（资产管理、数据治理）→形成行业导师背书→转入咨询。

– 能力加速：疫情期在职读研（Data Analytics for Business），将方法论与交付结合。

– 现状：加入 Deloitte（Technology & Transformation），参与跨行业（汽车、零售、矿业、物流）转型；在外部活动中以“先上台再补课”的策略建立行业存在感（行业会议演讲、社团直播维护、院校导师/Panel）。

德勤 Technology Consulting 版图与切入口（结构拼装）

– Cyber：数字威胁防护与合规，适合网络安全背景。

– Engineering / AI & Data：AI Agent、流程自动化、模型优化（如航空延误模型），适合软工/AI/数据背景。

– Customer：客户旅程与数字营销，适合市场/增长背景。

– Human Capital：变革管理、培训、领导力，解决技术落地中的人因阻力。

– Enterprise Technology & Performance（发言者所在）：以技术栈（SAP、Oracle、Anaplan、ERP等）细分，贯穿战略、设计到实施；商科生可在流程重构、预算规划、业务-技术对话中建立价值。

ERP 转型的业务闭环样例（机制解剖）

– 现象：大型零售/矿业/制造企业需要在销售计划、库存、供应链、财务和生产全链路保持一致性。

– 机制：用 ERP 将需求预测→库存监控→采购/生产→物流→财务核算→销售绩效联通；以 Worth 等为例，通过区域需求画像、品类补货、异常（如疫情期纸制品）预测与提前备货，降低脱销与资金占用。

– 根因与价值：单点工具无法应对跨部门协作与数据时效，ERP 提供“单一真实源”与流程强约束，带来可计划性与可审计性。

三个常见迷思与修正（挑战-应答）

– 迷思1“等准备好了再开始”：现实是无完全指令与完美准备；需要在模糊中拆解问题、主动求助与快速反馈。

– 迷思2“咨询只是画PPT”：实际是 Advisory→Design→Build→Test→Deploy 的闭环工程；PPT是故事化呈现的载体，不是价值本身。

– 迷思3“指令清晰再执行”：真实环境多为不完备信息；价值在于提出对的问题、定位卡点、拉通资源。

进入门槛的能力栈（因果分解）

– 影响力与领导力：可被验证的产出（学生咨询项目、社团委员会/扩招管理、线上活动组织、行业演讲）。

– 业务-技术翻译：理解行业痛点、监管/市场驱动因素，能将策略转为可交付方案与指标。

– 故事化表达：金字塔原理（主结论先行、分层支持、证据闭环），面向客户/内部的说服与对齐。

– 数字技能与AI素养：数据分析、预算建模、基础ERP流程认知；在不泄露数据前提下使用企业级AI工具（如 Copilot）提升效率。

– 个人定位：识别“你擅长—企业需要—可变现”交集，构建差异化壁垒（小众领域精通优于泛化平庸）。

在校与初入行的可复制打法（问题-解决）

– 现状痛点：留学生入场难、项目经历弱、行业人脉薄。

– 有效解法：

– 校内：参与 Practicera、One Degree Consulting、CICA、AWS 社团等高质量项目或职位，形成“可讲的影响力案例”。

– 校外：锁定行业活动（如 TEDx 运营类岗位、人才平台线上直播维护）承接实操职责；以可交付物反哺简历与面试。

– 师徒与推荐：在实习/项目中用结果打动 Sponsor，放大导师网络、加速下一跳。

– 节奏观：先说“是”，再系统补课（自学→内部演练→对外呈现），以速度换机会，以复盘稳质量。

Zoe Fang

Financial Analyst ＠ usyd

·超过4年悉尼大学工作经验

·现任悉尼大学财务分析师

·澳洲CPA持证

职业切面清晰化：这段分享显示了“体量小、文化稳、职责广”的大学财务管培路径对早期候选人的真实吸引力。事实层面，悉尼大学Finance团队的管培生项目每年仅招5-6人，以高互动、低层级摩擦的团队文化为底盘，财务分析岗位横跨管理会计（月度报表、季度预测、年度预算）与资本项目建模（新楼投资、旧楼拆除/出售/翻修方案评估），让新人快速获得对学院资源配置与资产决策的全景认知；对比项是四大会计事务所的规模化招募（100-200人/年）与高重复度会计岗位。动机层面，讲者拒绝“重复性强”的会计岗位，转而选择“问题多样+贴近决策”的FA路线，隐含的判断是：职业早期的学习曲线与项目多样性优先级高于品牌光环。利害所在：对求职者而言，若职业锚定尚未明确，押注小体量高质量管培生态与主动拓展人脉（替代疫情期缺位的networking）比“广撒网-高重复工作”更可能提高匹配度与职业满意度；对组织而言，小规模高质量培养在文化与产出协同上具优势，能更快让新人形成对资金使用与资产配置的“系统视角”。

逻辑重构：从路径选择到岗位价值的硬核剖面

职业路径的实际进程：从广撒网到确定契合（时间序列）

– 背景与行动：讲者2020年来澳读研，校内做过咨询项目，获得客户会计岗位推荐；因认为该岗位日常重复度高而放弃，转而海投多家管培生项目，最终进入悉尼大学Finance管培。

– 结果与复盘：虽非预设路径，但落点与偏好高度一致（低重复+多样问题），验证“先试错、后聚焦”的策略在不确定期更有效。

团队与工作版图：管理会计+资本建模的双主线（结构拆解）

– 管理会计侧（面向学院经营周期）：

– 月度报告：各Faculty/School费用与执行跟踪。

– 季度预测：滚动修正资源与支出预期。

– 年度预算：次年资源分配与使用上限规划。

– 价值点：建立“资金流向—业务活动—偏差修正”的闭环认知。

– 资本项目侧（面向长期资产决策）：

– 建模对象：新楼建设、旧楼去留（拆/卖/翻修）多方案对比。

– 评估维度：成本、收益、用途适配与机会成本。

– 价值点：对资产配置与资本开支的敏感度与决策逻辑形成直觉。

– 系统逻辑：以“经营节奏管理（短周期）+资产配置决策（长周期）”双轴驱动，覆盖学校财务的关键决策面。

小体量管培 vs 大厂规模化：选择背后的权衡（对立统一）

– 选项A（四大/大厂）：规模大、招人多、流程成熟；代价是岗位切分细、重复度高、轮岗深度有限。

– 选项B（悉大Finance管培）：每年5-6人、小班培养、跨域接触多；代价是品牌扩散度与同辈规模效应较弱。

– 综合判定：在“学习曲线/项目广度/文化氛围”这三个维度上，小体量高质量培养更契合早期能力复利；品牌与体量是次要变量。

文化与节奏：幸福感与产出的协同（组织现实）

– 文化信号：团队氛围友好、非内卷式协作（如下午打pickleball），提升可持续产出与留存。

– 对新人价值：在低威权高信任环境中更容易跨界实践，形成“业务-财务-资产”的系统连接。

求职方法论：以网络与试探替代纸面确定性（问题-解法）

– 状态：疫情期networking缺失导致信息不对称。

– 补法：参加活动、与前辈直接沟通，缩短信息差，校准岗位真实工作内容与文化适配。

– 目标：在不确定路径下用高频对话与实践快速验证兴趣与能力边界。

Jizhizi Li

Canva高级研究科学家

悉尼大学人工智能方向博士，曾从全栈开发转型为AI研究员，拥有多年人工智能研究与产业经验，在顶级国际会议和期刊发表多篇论文，先后就职于Clipdrop、京东、Tabcorp和Leonardo.AI等企业，现任Canva高级研究科学家。

AI 的发展已进入一个新拐点，标志是生成式AI（Generative AI）从一个小众技术概念演变为全民可用的生产力工具。这一技术爆炸的核心驱动力是基础模型（Foundation Models）在海量数据和算力加持下的成熟。其直接后果是，成功的门槛不再是“AI能做什么”，而是“我们如何运用AI”。这种转变正在瓦解传统的工作边界，例如，一个产品经理现在有能力独立完成从UI设计到云端部署的全过程。因此，个人和组织的核心竞争力正从单纯的执行能力，转移到定义问题、规划解决方案和整合工具的能力。我们必须接受这个现实：在执行成本趋近于零的时代，战略规划和对问题的深刻理解，成为了唯一的护城河。

AI 时代的核心能力演变

1. 技术演进的三次浪潮

第一波：统计机器学习 (2014年前)：主要依赖传统算法处理分类、聚类等任务，是深度学习出现前的繁荣期。

第二波：深度学习与大数据 (2014-2020年)：以李飞飞等科学家的ImageNet为代表，通过海量数据训练神经网络，使AI在视觉任务（如人脸识别、物体分割）上首次展现出卓越效果。

第三波：基础模型与生成式AI (2020年至今)：随着Transformer架构的出现和算力的提升，业界进入“大力出奇迹”的时代，催生了各领域的专用基础模型。2022年GPT的发布，则标志着生成式AI彻底引爆，进入全民应用阶段。

2. 未来三大研究方向

Jizhizi高级研究科学家指出了三个决定未来的关键研究领域，它们将重塑AI的能力边界：

统一大模型 (Unified Model)：旨在打破语言、图像、视频等不同模态之间的壁垒，构建一个能像人类一样统一处理多源信息的模型。各大厂商（如Canva, Adobe）均在此方向上投入重兵。

AI智能体 (AI Agents)：构建能自主观察、规划、行动和反思的系统。智能体因其解决问题的方式与人类高度相似，被认为是未来十年的“黄金时代”。

世界模型 (World Model)：尝试用模型去理解并模拟现实世界的复杂动态，包括捕捉微小扰动可能引发的“蝴蝶效应”。

3. 职业边界的消融与新能力模型

AI工具的普及正在抹平传统岗位间的界限。过去需要前端、后端、AI工程师协同完成的工作，现在可能由一个产品经理独立完成一个可用的产品原型（MVP）。

挑战与机遇：这种变化对个人能力提出了更高要求。单纯掌握单一技能的“螺丝钉”角色面临挑战，而具备全栈视野和端到端解决问题能力的人将获得巨大机遇。

新能力模型：核心价值不再是“执行”，而是“规划”。成功的关键在于：

1. 观察 (Observation)：准确感知环境。

2. 规划 (Planning)：清晰定义问题，并制定解决方案。

3. 行动 (Action)：利用AI工具高效执行。

4. 反思 (Reflection)：复盘并迭代。

在执行成本急剧降低的背景下，定义和规划能力成为决定性优势。

行动指南

@所有参会者:

– 亲手实践：利用现有低代码/无代码工具（如Stitch, Integromat, Vercel）搭建一个端到端的产品。搭建成本极低，是理解AI应用价值的最佳方式。

– 保持更新：主动试用新出现的AI工具和功能，这不仅能激发灵感，也能帮助校准个人职业规划。

– 强化规划能力：刻意训练自己清晰地定义问题、阐述思考过程和规划解决方案的能力，这是未来最重要的核心竞争力。

Harrison Zhou

CBA数据科学家

·现任CBA数据科学家

·曾任职于腾讯天美工作室数据科学家，悉尼德勤Deloitte人工智能咨询师

·悉尼大学Tutor

在人工智能时代，职业竞争力不再依赖于掌握特定工具，而是构建一个由“创造 (Build)”、”展示 (Show)”和“连接 (Connect)”构成的元技能体系。以其作为一年经验的数据科学家的身份，论证了学术环境的价值在于提供一个高密度反馈、低成本试错的“训练场”，而非过时的知识本身。他通过个人项目（如眼部健康监测App）的案例，强调将生活痛点转化为可展示产品的能力，远比单纯完成学校作业更有价值。这一套“创造-展示-连接”的闭环，旨在让求职者跳出被动投递简历的“排队思维”，通过主动建立专业存在感和人脉网络来“插队”，从而在日益激烈的市场中获得战略优势。

AI时代个体竞争力的三元模型

1. 价值重估：学校作为“高反馈训练场”

尽管学校教授的知识（如五年或十年前的技术）可能与市场脱节，但其核心价值并未消失。学校不再是知识的唯一来源，而是一个结构化的“训练场”，其价值体现在三个方面：

高密度反馈系统：作业、项目和考试提供了持续、密集的反馈循环，迫使学生不断迭代和改进，这是在孤立的自学环境中难以复制的。

低成本试错环境：与在职场中犯错可能导致严重后果不同，学校允许学生在安全的环境中进行探索和实验，失败的成本极低。

人脉孵化器：校园是寻找未来合伙人（Co-founder）和建立高质量人脉网络的关键场所，其价值远超知识本身。许多成功的初创公司都源于校友之间的合作。

2. 核心引擎：从痛点到产品的“创造 (Build)”

仅完成学校的指定项目（assignment）在当前竞争激烈的就业市场中已远远不够。为了脱颖而出，必须主动寻找并执行课外项目。

问题来源：灵感应源于解决个人生活中的真实“痛点”。例如，演讲者因自身眼睛干涩问题，利用AI工具开发了一个周末项目——一个通过摄像头监测用户与屏幕距离及眨眼频率，并发出提醒的小型应用。

战略价值：在面试中，“展示”一个你亲手创造并解决实际问题的产品，远比“叙述”你做了什么项目更有说服力。它能具体证明你发现问题、设计解决方案并最终交付成果的全过程能力。

3. 价值放大：通过“展示 (Show)”与“连接 (Connect)”实现破局

创造出的产品如果无人知晓，其价值将大打折扣。因此，必须将“创造”的过程和成果公开化，并主动出击建立人脉。