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面试的职位是资产配置研究助理。
整个面试过程持续了20分钟,主要首先进行两分钟的自我介绍,然后再针对简历展开提问,问你做过了什么东西,简历一定要很熟练,不然过不了。
1、说一下你做过的多因子模型
2、说一下你做过的机器学习算法
3、说一下你写过的代码
4、说一下你什么时候可以来。实习预期多久
面试的职位是金融工程分析师。
首先是自我介绍
其次是面试老师提问过往实习内容
接着问一些你对他做的项目的理解
最后就是问一下你的python能力之类的
面试老师会针对本简历深挖,建立不要过多修饰自己的简历,尽可能朴素和充实,面试老师很好,主要是了解你的简历是否匹配,过度修饰会导致面试过程中问答会回答不上来,导致减分
面试的职位是销售交易策略产品研究岗。
刚开始一位HR要求分别做自我介绍以及说一件近期遇到的比较有意思的事。之后是组里的老师(两位来自上海组,一位来自深圳组)针对简历提问题,专业性问题不多,更多的是按照过往的实习履历进行提问。最后是反提问环节,就是可以提出疑问,让老师解答。
1)近期遇到的比较意思的事/印象比较深刻的事
2)为什么选择销售交易?自己的优势和劣势?
3)CTA策略的表现如何?(针对个人简历提问)
4)为什么之前在研究所策略组后来选择做销售交易? (针对个人简历提问)
面试的职位是量化投资助理。
线上面试,专业技术面。每人约15分钟,三到五个老师分别提问编程技术、统计学、金融方面的专业知识,问题比较多,有一定难度。
第一题,BS公式有哪些假设条件?
第二题,sigmoid函数在逻辑回归中的作用是什么?
第三题,正则化的意义是什么?正则化有哪些方法?这些方法有哪些区别?
第四题,了解面向对象的编程吗?
第五题,认为自己更适合建模岗位还是编程岗位?