留学生 AI × 金融科技 · 实战研习营 · APPLICATION-GATED
没有经验进不了大厂，进不了大厂又攒不到经验。我们帮你打破这个死循环。
用 8–16 周，在还原真实架构与标准的训练环境里（全程合成数据），构建银行与财富管理公司正在落地的同类 AI 系统；由在一线做这件事的资深工程师与科学家逐轮 review。无论你来自计算机还是金融背景，都将带走拿得出手的项目成果、招聘官认可的作品集，以及雇主可核验的证明。
Real production-grade AI experience. Verifiable proof — not promises.
为什么是现在 · THE PROBLEM
一纸文凭，已经不再让你脱颖而出。
你被困在「经验悖论」里：每个岗位都要经验，却没人愿意给你攒经验的机会。与此同时，AI 正在悄悄吞掉那些本来用来入行的初级工作。
未来十年胜出的人，是能够「拿出来证明」而不是「嘴上说会」的人。
项目本质 · WHAT THIS IS
真刀真枪地做，资深逐轮 review，带走可验证的证明。
做真正的东西
构建银行与财富管理公司正在落地的同类 AI 系统 —— 在还原真实金融科技 AI 架构与标准的训练环境里，全程使用合成数据。你不会接触任何客户系统或真实用户数据。
资深的人来 review
你的工作由在一线做这件事的资深工程师与科学家一轮一轮地评审 —— 就像真实团队交付那样。经历是真的，数据不是真实生产数据。
带走可验证的证明
你做的每一份成果，都配有一个雇主可以亲自核验的验证页面。研习营为申请制 —— 我们只录取有信心能完成产品级工作并拿出证明的人。
两个方向 · 全专业覆盖 · TWO TRACKS
哪一个是你？
工程方向 Engineering
已经会写代码，但拿不到真实经验 —— 尤其想进金融科技、量化、AI 工程的你。
你来搭系统：产品级 AI 功能、被合并的代码、能讲清楚也能自圆其说的架构。
门槛：你会写代码即可，需要的地方我们提供 ML 脚手架。
金融科技方向 FinTech
金融、经济、商科背景，懂一点 Python —— 投行、销售交易、资管与财富管理、风控、合规。
银行正抢着把 AI 放进 KYC、反洗钱、合规审查与组合分析，却找不到两边都懂的人。你来补这块稀缺能力。
门槛：能把 CSV 读进 pandas、写个 for 循环、调用一个库函数即可；复杂 ML 有脚手架，每一份产出都有专家 review。
你将收获什么 · WHAT YOU WALK AWAY WITH
带走的是「成果」，不是承诺。
一个被合并、经资深评审的产品级 AI 功能
能自圆其说的真实代码，外加一个 GitHub 展示仓库与一段你所搭系统的架构讲解录像。
一套你亲手设计的 AI 准确率与幻觉评估
你来定义「什么叫对」、构建测试集、量化错误率及其业务代价 —— 正是银行抢着要的能力。
一个雇主可核验的验证页面
独立证明你做了什么、且经过资深评审 —— 雇主来核验，48 小时内回复。
一个对应真实金融决策的决策支持视图
一份你主导的用例案例集，配可供招聘官观看的讲解录像。
招聘官审过的作品集、简历与 LinkedIn
外加两场带真实反馈的模拟面试，打磨你呈现成果的方式。
一篇你署名、由研究者共同指导的技术报告
仅做指导与编辑式打磨 —— 绝不代写，也不承诺发表。成果与署名都归你。
你的导师 · YOUR MENTORS
对一个新项目而言，最硬的背书，是谁在 review 你的工作。
Lona Yu
前 Amazon 应用科学家，任职于 Customer Trust（反欺诈与滥用）团队。她在异常检测与反洗钱方向的研究入选 Amazon Science 2024 年度十大最高阅读量论文，并于 WSDM 2024 发表。现为 AI2 Incubator 的 Founder-in-Residence。
财富管理导师
一位 CFP® 持证专业人士（Series 66），曾在多家美国知名财富管理机构担任私人财富顾问与区域副总裁，拥有多年经验。共同指导金融科技方向。
Joanna Fang
计算机科学研究者，在 Virginia Tech 从事人机交互（研究人与技术如何协作）方向，已有论文发表。以志愿者身份参与 Ledgerline 研习营的搭建与运营。
怎么加入 · HOW IT WORKS
申请制 —— 没有直接下单，我们先聊一聊。
① 提交申请
一个简短表单，或直接扫码加顾问微信。
② 1v1 匹配
一次简短沟通，确认方向、档位与名额是否合适。
③ 入营开做
匹配成功后开具账单，随下一期开营。14 天内全额退款仍然适用。
④ Demo Day
结营时向导师与受邀工程师展示你的项目，带走可验证证明。
三个档位，按周数与深度划分
Build
把真实、经评审的成果做出来并能证明：产品级成果 + 资深代码评审 + 验证页面 + Demo Day。
Accelerate
在 Build 基础上，加入 1v1 资深导师、两场模拟面试，以及作品集 / 简历 / LinkedIn 的求职资产包。
Scholar
最深一档：由研究者共同指导、你独立署名的技术论文或报告（仅指导与编辑，不代写、不承诺发表）。
💬 具体方案与价格通过 1v1 咨询 确定（按方向与档位定制）。这里没有在线支付 —— 匹配成功后才开具账单，且开营后 14 天内可全额退款。
常见问题 · FAQ
直接给你答案。
这是工作或实习吗？
不是。Ledgerline 是一个付费的教育研习营。你以「学员（Fellow）」身份加入 —— 不是雇员、实习生或承包商，也不会通过这个项目变成其中之一。档位名称描述的是项目深度，不是你获得的头衔。
你们保证 offer、内推或录用吗？
不保证。我们提供的是真实的、经资深评审的经历，以及可验证的证明 —— 而不是工作、offer、内推或录用。你拿这些证明去争取什么，由你自己赢得。任何「包 offer / 保录用」都不是我们做的事。
需要投入多少时间？
每周大约 10–15 小时，全程线上，按档位持续 8–16 周。
金融科技方向需要很强的编程吗？
不需要。只要你能把 CSV 读进 pandas、写个 for 循环、调用一个库函数，就能上金融科技方向；复杂 ML 有脚手架，每份产出都有专家 review。需要你已经会写代码的是工程方向。
我最终能带走什么？
经资深工程师与科学家评审的产品级成果、一个雇主可核验的验证页面、一次 Demo Day 展示，以及与方向匹配的成果 —— 如被合并的代码、你设计的 AI 评估、或共同指导的技术报告。详见「你将收获什么」。
价格是多少？怎么收费？
分 Build / Accelerate / Scholar 三档，按周数与深度定价。具体方案与价格通过 1v1 咨询确定。网站上没有在线支付：匹配成功后开具账单，开营后 14 天内可全额退款，无需理由。
学员会接触真实客户数据吗？
绝不会。你在一个还原生产标准的训练环境里、只用合成数据工作，永远不会接触客户系统或真实用户数据。经历是真的，数据不是真实生产数据。金融科技方向也不涉及任何牌照、Series 考试或持证投顾资格。
首期招募 · 名额有限 · APPLY NOW
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1v1 了解方向、档位与名额
打破死循环，攒下真本事。
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