市面上的实习/科研资源非常多，但是我认为以申请名校为前提得实习/科研资源的获取，更应该关注：

1）负责：不仅要全程跟进实习进度，反馈申请意见，而且你做实习跟提交申请，中间可能隔着小半年甚至一年，递交申请的时候能否第一时间联系到导师提交推荐信。对实习资源、实习导师的把控力，很重要。当然，做完申请之后的态度也很重要。

以下是一些“反面教材”，U叔的学生，因为找了外部不负责不专业的实习机构，导致推荐信无法及时提交，甚至在录取之后无法完成背调（有被撤offer的风险）

A 同学：录取了哥大，但是背调的时候，始终无法联系到推荐人，背调不过，最严重的是撤销Offer

B同学：找了个把假实习当成走人事实习卖的机构，港大发出去推荐信link推荐人一直收不到，故港大让推荐人通过其官方邮箱直接发送推荐信去港大，但推荐人不同意（因为这个岗位是PTA，说难听点就是小黑工，给学生的实习证明都是假的经不起推敲）来回掰扯了2个多月，最后无奈只能换推荐人

2）根据你申请的专业以及不同的细分方向，已有的经历，推荐能最大化你申请竞争力的实习内容。

举例：

你:假如你要申请金融，你已经有一段银行投行的实习，那么接下来我应该做什么实习最有利于我的申请呢？

我: 金融专业有具体方向吗？

你：green finance、 energy finance、VCPE, finance analytics、quantitative finance

我：一般说金融实习，导师们会给你推荐一堆金融相关的实习让你挑，但很多时候学生的实习内容要么相关度不够，要么重叠度太高（比如两段都在做一级市场）

就上述的这些细分方向，其实你应该选择更能实现synergies的实习，不可能都做，但是你选择做哪段实习、这个实习内容是否能够尽可能多地fit上述的这些不完全一样的细分方向，还是颇为讲究。

展开说下：green finance energy finance是ESG框架下的金融细分，那么你实习最好是能跟ESG investment沾点边，所以我会帮你在ESG investment、impact investment、 能源期货交易等实习里面筛选实习。

其次，finance analytics是运用商业分析、数据科学等技术来驱动金融决策，这些金融决策会牵扯到风险控制、风险投资、资产定价等细分，所以实习最好能跟数据分析扯上关系。 因为只有一个学校quantitative finance，不建议单独为这个专业去找一个量化的实习，所以兼顾finance analytics跟quantitative finance的话，一段金融/投资数据分析相关的实习就够了，因为都是强调量化背景，应用场景是可以在后面写文书的时候tailormade。

找U叔内推实习，我们是全链路监控，从联系导师提交推荐信到支持背调，都无需学生自己去操作，都是我们直接搞定了，所以在选择实习的是，你要问自己：你是要买便宜的实习，还是要绝对安全、靠谱、让你省心的实习！毕竟万一背调没过，或者被学校发现实习证明都是假的，那么被撤销offer，那就太严重了！