策略研发实习生（量化研究方向）岗位职责参与策略复现、因子挖掘、样本构建与回测分析参与股票、期货数据清洗、特征工程与研究验证输出研究代码、实验结果和分析报告，支持策略迭代任职要求本科或研究生在读，数学、统计、金融工程、计算机等相关专业优先熟悉 Python，能使用 pandas / numpy 进行数据处理与分析具备基本的统计分析能力，对量化研究和策略开发有兴趣了解股票或期货基础知识，有一定回测经验者优先加分项有因子研究、研报复现、策略复现、机器学习量化相关项目经验熟悉 backtrader  / pytorch 等工具或框架有比赛、论文复现、实盘研究或研报输出经验

各位牛u们面对项目拷打和场景深挖都是怎么做的面了一个小厂,但很明显对方面试官是个老油条了,面对项目的逻辑的底层深挖总是支支吾吾回答不上来,各位牛u们来点建议不玻璃心,求拷打和提升

面试被问到“活动目标没完成怎么办”都脑子空白？今天就用真实案例拆解，帮uu们搞定这个高频面试题～首先要明确：活动不是结束才发现问题！假设活动周期1个月，第一周就要盯数据——如果第一周只完成目标的10%（正常应该25%），就要立刻分析原因：是流量不足？转化低？还是用户参与度差？接下来分3种情况给补救动作：1️⃣ 流量不足：立刻调整投放策略，比如把预算向高转化渠道倾斜，同时联动KOL做紧急推广，比如找垂直领域博主发体验笔记，快速拉新；2️⃣ 转化低：优化活动路径，比如简化参与步骤，增加即时奖励（比如参与就送小礼品），同时用弹窗提醒用户未完成的任务；3️⃣ 用户参与度差：推出裂变活动，比如“邀请好友得双倍奖励”，或者增加互动环节（比如直播抽奖），提升用户粘性。最后要强调：活动结束后要做复盘，分析未达标的核心原因，形成SOP避免下次踩坑。这样回答既体现你的数据敏感度，又展示解决问题的能力，面试官绝对眼前一亮！

在互联网正式工作大半年了，程序员，有了很多的心得体会，想和26、27届的学弟学妹分享下，大家听听即可，不一定是真理，只是我的个人感悟。1、进入互联网不用担心接触不到ai有很多同学拿到了互联网的传统开发岗位，担心接触不到ai、工作没有前景，我觉得这是完全多虑的。我没见过不搞ai的部门。你说你不想搞ai，你老板绝对第一个不同意。因为你老板上面也有他自己的老板，老板都迷信ai。我觉得还是要多考虑下ai能力过强把人淘汰的情况吧，事实是各个国内互联网大厂都在搞全员skill话，把同事炼成ai、人走能力不走这真不是玩笑话。2、互联网职业生涯很短人生路漫漫但职业路短短，不要看目前还有一堆30+、40+的老登...