量化私募诚意高薪聘请: 24/25/26届本硕博 校招/社招/春招/秋招都可 数学、物理、统计

量化私募诚意高薪聘请:

24/25/26届本硕博

校招/社招/春招/秋招都可

数学、物理、统计、计算机、软件等专业

1、量化软件开发工程师

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关键词:c++、python

负责:交易系统、投研系统、回测系统

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2、机器学习研究员

(本硕博士985以上学位)base北上杭深,

关键词:机器学习、深度学习

负责:建模、策略研究

年包80-200万、绩效、福利

有同行、大厂机器学习相关工作或实习经验优先!

3、量化研究员

(本硕985以上,学位)base北上杭深

关键词:Python、数、理、统、计专业

负责:因子、策略研究

年包50-100万、绩效、福利

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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
国企上岸了的向宇同桌...:最害怕答非所问了,但是频繁反问确定意思又害怕面试官觉得我笨
AI时代还有必要刷lee...
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暴杀流调参工作者:春招又试了一些岗位,现在投递很有意思,不仅要精心准备简历,投递官网还得把自己写的东西一条一条复制上去,阿里更是各个bu都有自己的官网,重复操作无数次,投完简历卡完学历了,又该写性格测评、能力测评,写完了又要写专业笔试,最近还有些公司搞了AI辅助编程笔试,有些还有AI面试,对着机器人话也听不明白录屏硬说,终于到了人工面试又要一二三四面,小组成员面主管面部门主管面hr面,次次都没出错机会,稍有不慎就是挂。 卡学历卡项目卡论文卡实习什么都卡,没有不卡的😂
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