25.12.26 九坤量化 qd（python-期权）

刷到招行今年的训练营要开了，突然反应过来——居然都第十季了？？？我是第五季参加的，算算都五年前了。那时候我大三，正处于最迷茫的阶段。身边同学都在卷大厂实习，我也跟着投了几家，但总感觉不太对。我不是那种技术大牛，刷题刷不过别人，项目经验也一般，每次面试都被问到怀疑人生。后来一个学姐跟我说：“你要不要去试试招行的训练营？不一定是比赛，更像是一个探索营。”我当时想的是：反正也没别的offer，试试就试试，三天嘛。然后我就去了。那年赛题是对银行网点业务量的预测，时间序列数据，好像是以每半个小时为一单位，季节性和趋势性还是挺明显的。数据应该是脱敏了的真实数据，需要花费一些时间进行数据清洗。总的来说数据赛道初赛阶段难度不算非常大。现在回想起来，那两个月学到的东西，比我大学四年都实在。（当然，那年印象还很深刻的有逛招行逛深圳，狠狠的幸福了）我第一次知道，原来银行的业务场景这么复杂——不是一个简单的预测任务，而是要考虑节假日、天气、甚至周边商圈活动对网点客流的影响。你得理解业务逻辑，才能做出真正有用的模型。我第一次知道，技术不是孤立存在的。光把预测精度做到最高没用，你得跟业务方解释清楚模型为什么这么预测，他们才敢用。你得跟产品、运营的同事配合，才能把预测结果嵌入到排班、现金调配这些真实流程里。我也第一次知道，原来“技术+业务”这条路是存在的。不是非要在“纯技术大牛”和“转行做业务”之间二选一，而是可以用技术去解决真实的业务问题。对我来说，这种“看到自己的模型被用起来了”的成就感，比刷榜拿第一来得更踏实。比赛结束后，我拿了奖，也拿到了招行的直通offer。其实我硕士期间也各种实习，各种探索职业方向，但记忆中最深刻、感受最好、最有价值的还是那年的3天训练营。所以大概在6月份，当接到HR直通权的电话的时候，我想也没想就参加了加面，也顺利拿到offer，快乐结束秋招，提前开始毕业旅行（甚至旅行基金都是当年招行发的奖金哈哈哈）。现在在业务部门做技术相关岗位，主要做业务系统的技术落地。每天的工作不是闷头写代码，而是跟业务方聊需求、设计方案、然后带着团队落地。就像当年做预测题一样——先理解业务痛点，再想技术怎么解决，最后推动它真正用起来。说实话，比我当年想象的有意思多了。说这些不是想凡尔赛，而是想跟正在纠结的学弟学妹说：别怕选错。你现在的焦虑，我也经历过。但回头看，最重要的不是“选对了”，而是“有一个地方让你先试试”。招行的训练营，就是那个地方。你可以试试技术能不能做深，也可以试试技术+业务是不是你的路。试完了，再决定。也很建议像我一样的本科同学也可以多去尝试，可能会让自己未来的路都找到一个标尺，也留下一个机会。今年是第十季了，时间过得真快。

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量化是qd cpp低时延 60亿左右的中小厂私募 比较看好这个公司未来发展。优点：base要比bat高4k，6点下班wlb缺点：中小厂，背书差，之后感觉不好跳槽互联网，量化互相跳不知道什么难度。第一份工作平台小。

简历上有 rag + agent 的项目，所以可能ai问的比较多，一面面完直接接着二面，无手撕一面（面试官是架构师）：- 了不了解跨端框架，说一下你对跨端框架的理解- 说一下对 ai 的理解- ai coding 过程中遇到哪些问题，怎么解决- agent 怎么做的，记忆部分怎么做的- rag的流程，存在哪些问题，还可以怎么优化- skill 和 mcp 的区别- 用过哪些 skill- vue 的响应式原理，响应式数据变化时会发生什么- vue 的生命周期，created 和 mounted 的差异- vue2 和 vue3 的差异- vue 的 diff 算法- vue 中 v-show 和 v-if 的区别- react 了解多少（回答有一些了解但不是很深入，就没问其他的了）- webpack 中 plugin 和 loader 的区别- 虚拟列表怎么做的，可以怎么优化- 进程和线程的区别- 操作系统项目中进程调度怎么做的- “挑战杯”做了哪些工作- 在学校成绩怎么样，排多少名二面（面试官是技术leader）：- 给自己的学习能力打几分- skill 和 mcp 的区别（好喜欢问这个问题啊）- react 和 vue 的区别- 用哪些 ai coding 工具- OpenClaw 的架构- 非技术问题（个人职业规划、为什么选择前端等等）已挂