量化

rt bg: 双9硕(中9)传统工科专业，转码。目前有两个选择[量化]/[互联网]，base📍均在上海，假定两家薪资待遇持平。主要会考虑个人长远的职业发展。求各位大佬帮帮忙1️⃣百亿量化，机器学习平台开发。优点:wlb965，且高薪。顾虑:1. 学历不突出，公司人数少，不清楚可成长空间有多大。2. 有看到说这家员工流动性比较大，不确定是否能长期发展。3. 工作认可度如何？是否方便跳槽到其他量化或互联网公司。2️⃣互联网头部大厂，海外toC软件(偏边缘)后端开发。优点:1.工作内容能带来快速成长，公司认可度高。2. 工作强度属于公司内平均强度1095。顾虑:1. 工作内容认可程度，边缘部门，约100人，面试leader表示属于创业团队。2. 创业团队是否有被裁风险。3. 可能会存在landing难度大或者强度过大的问题。个人看中职业发展，即使在一个公司呆不长久，如果能有足够的能力提升也好，跳槽会更顺利。想问问大家如何选择。

1、明汯1000亿2、幻方 1000亿3、灵均1000亿+4、九坤700亿+5、衍复400亿+(稳健提升)6、鸣石150亿+(业绩始终第一)7、佳期150亿+(始终低调)8、金锝150亿+(老牌私募)9、诚奇500亿+(近两年发力)10、启林300亿+(目前模式有所调整)11、天演300亿+(据说奖金非常丰厚)12、聚宽投资100亿+(成功转型资管)13、进化论资产130亿+(主观+量化)14、深圳博普科技100亿+（老牌私募）15、深圳世纪前沿200亿+(业绩好老板帅)16、金戈量锐100亿+(老板就叫金戈)17、因诺资产100亿+(股票业绩稳稳的)18、盛泉恒元100亿+(南京地区百亿量化私募代表)19、黑翼资产100亿+(CTA业绩名列前茅)20、千象资产100亿+(CTA一直做的不错)21、呈瑞投资100亿+(新锐百亿量化私募)22、申毅投资100亿+(新锐百亿量化私募)23、阿巴马资产100亿+(衍生品做市和打新做的好)24、九章资产100亿+(幻方量化是一家)25、赫富投资100亿+(新锐百亿量化私募)26、宽投资产100亿+(新锐百亿量化私募)27、宽德投资100亿+(高频梯队佼佼者，北上深全布局完毕)28、凡二投资100亿+(茂源的变更，老牌量化私募)(知名量化私募，列举部分仅供参考，非官方数据 ，仅供交流)九坤投资

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主要源于其对高频交易、低延迟系统和复杂算法执行的严苛需求。🎈极致的性能需求高频交易(HFT)的核心：毫秒(甚至微秒)级的延迟差异可能直接决定策略的盈亏。C++通过以下方式实现性能极限：1.直接硬件控制：允许通过指针操作、内存对齐、SIMD指令(如AVX)直接优化CPU和缓存使用。2.零成本抽象：模板元编程和编译期优化避免运行时开销。3. 避免垃圾回收(GC)：手动内存管理消除了GC带来的不可预测延迟。4. 对比其他语言：Python/Java等语言因解释执行或GC机制，难以满足高频场景的实时性要求。🎈低延迟系统的构建1. 网络与系统层优化：C++支持，内核旁路(Kernel Bypass)：如DPDK技术，绕过操作系统协议栈直接处理网络包。2. 定制化TCP/UDP协议：优化数据传输路径，减少协议解析延迟。3. 原子操作与无锁数据结构：减少多线程竞争导致的等待。4. 硬件级优化：通过C++编写FPGA/GPU的底层逻辑(如CUDA C++)，加速特定计算任务(如期权定价)。🎈复杂算法的实时执行1. 计算密集型任务：如蒙特卡洛模拟、实时风险计算、订单簿分析等，依赖C++的高效数值计算能力。2. Eigen库：用于线性代数计算的模板库，编译期生成高度优化的机器码。3. 并行计算：OpenMP、TBB等多线程库结合CPU多核架构，最大化吞吐量。4. 内存效率：通过自定义内存池(Memory Pool)减少动态分配开销，优化缓存局部性(Cache Locality)。🎈对硬件资源的精细控制1. 缓存优化：C++允许开发者显式控制数据布局(如结构体紧凑排列)，减少缓存未命中(Cache Miss)。2. 实时性保障：通过`std::chrono`高精度时钟、实时线程优先级设置(如Linux的`SCHED_FIFO`)，确保关键任务调度确定性。3. 与硬件协作：例如通过C++编写低延迟网卡(如Mellanox)的驱动逻辑，或直接操作硬件寄存器。在私募量化领域，C++的底层优化能力是构建高性能、低延迟、高可靠性交易系统的核心技术基础。从内存管理到硬件交互，从算法加速到系统级调优，C++提供了其他语言难以替代的灵活性和控制力，使其成为量化公司技术栈中不可动摇的底层支柱。

很多人一接触量化领域，就特别想冲着九坤，灵均明汯等头部量化私募公司去，对于百亿或50-100亿规模的都不太考虑。但说实话，头部量化私募的面试难度挺大的，对c++开发技术考察也更全面。真正能拿offer的有多少呢?

 自建高性能计算和AI平台本身就是一道极高的技术壁垒。能够搭建、维护并高效利用这样一套系统的公司，在技术实力上已经领先了绝大多数竞争对手。研究员可以随时提交海量的实验任务，快速验证想法。一个高效的平台能将“想法 ; 回测，实盘”的循环缩短到几小时甚至几分钟，这在竞争激烈的市场中是至关重要的优势。

自我介绍 做过什么工程项目(划重点:工程。)谈到时间复杂度int数组和vector在什么情况下，谁更快，为什么tcp和udp在理想情况下谁更快，为什么为什么udp头部需要封装长度信息访问内存速度是什么量级的访问内存的过程是什么样的智慧指针的uniqueptr的应用场景一个5ms的进程拆成十个线程，理想情况用时为多少上一个问题如果考虑实际生产环境，会有什么因素影响最终运行时间讲讲cache和buffer操作系统(偏软件)有缓存吗？硬件有缓存吗？给你一个20亿的long数组，谈谈排序方法。上一个问题，多线程排序和单线程排序谁更快，谁用的空间更少反问面试体验很好。挺多没答上来的，估计寄了。

网易大模型量化面经0.常见的量化方法有哪些？原理及适用场景，并分析它们在计算复杂度和精度损失上的差异1.PTQ 和 QAT 咋选？2.低比特量化在智能音箱能用吗？3.语音识别量化有啥难题和办法？4.模型量化和其他压缩技术配合经验5.QAT中，量化噪声模拟的作用是什么？6.在多头注意力机制 前馈神经网络 ，量化策略有何不同?7.针对 ARM 架构的芯片 如何优化量化模型的推理速度?

笔试：选择题＋填空题+编程题c＋＋基础知识四道编程题（签到题+忘了+内存管理+滑动窗口中位数）第四道算是最acm的一道了哈哈哈一面：居然一面后就速通HR面了，好像灵均很急着要人只有三道题：第一道题是c++改错（全排列并且每个排列生成hash值）第二道题，流式输入数据，求长度为100的滑动窗口的最大值（堆+hash）第三道题，一个字符串只包含a b c三种字符，求同时含有三种字符的子串有多少个（状态压缩）

面试时间：4.4杂为什么对 C++ 感兴趣看过哪些 C++ 的书籍是否有过高频交易相关的经验你对高频交易的理解交易系统url1：tcp，交易；url2：udp，接收数据。url2 一次性返回多条买卖数据（缓冲区），一次性返回多条买卖数据的影响（丢包）项目介绍，在这个项目学到了什么C++项目optionalvariantC++17 新特性模板元编程一般使用模板元编程干什么静态多态和动态多态偏特化和全特化C++ 实现单例模式shared_ptr 和 unique_ptr 谁更高效纯虚函数继承时如果不重写纯虚函数会发生什么虚函数性能损失，如何设计基类和派生类在继承的时候解决这种损失（CRTP）股票 ...

C++开发工程师（校招）全职offer base40k起步国内外顶尖院校计算机相关专业硕士学历背景，CPP基础扎实，有过底层开发项目经验。有量化实习经验者优先。

https://mp.weixin.qq.com/s/kXsrKCsHrYIV4TMU0S3a-Q【面试准备建议】1⃣️ 深耕C++精读《Effective C++》、《More Effective C++》、《C++ Concurrency in Action》等经典书籍。对每一个核心特性都要能讲出“为什么”。2⃣️ 刷题与实操在 LeetCode 上练习算法题（中等难度为主，侧重数组、链表、哈希、多线程题目）。更重要的是，自己动手写一些小型项目，例如：一个多线程的生产消费者模型，分别用锁和无锁方式实现。一个基于 epoll 的简单网络服务器。实现一些常见的数据结构。3⃣️ 学习行业知识了解国内量化行业和主流技术栈。可看看一些技术博客;了解 CTP、OSTP、LTS 等国内常见的API和平台。4⃣️ 准备项目经验深入复盘你简历上最相关的一个项目，能够清晰地阐述项目背景、你的角色、技术挑战（特别是性能、并发方面的挑战）以及你是如何解决的。量化公司非常看重解决实际问题的能力。5⃣️ 保持好奇心和学习热情面试官很喜欢问“你最近在看什么技术书？”“你对哪个开源项目感兴趣？”之类的问题，考察你的学习热情。总的来说，国内量化私募面C++开发，是一场对技术深度、动手能力和行业理解的综合考验。他们不是在招只会写业务代码的程序员，而是在招能打造“金融级高性能低延迟系统”的工程师。祝你成功哦！