实习选offer，文远vs某量化

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。       

1、楼主从毕业之后一直做用户增长，有大厂经历，目前在一家中型公司cover整块的用户增长的业务，而用户增长这个业务和其他业务又略有不同，技术的占比并不重要，主要还是强业务知识，比如如何做触达，如何做投放，怎样更好的实现业务目标。所以楼主的面试和大家其他的面经应该区分度很大。2、一面：2.1、聊增长项目，业务价值，如何通过技术手段实现投放的降本增效。2.2、算法题：合并区间 秒杀2.3、八股文：Java常见八股文，mysql redis kafka八股文。小林coding就够了结果：面试结束10分钟之后通过3、二面：聊项目，全程再聊项目，我对用户增长的整个业务其实了解的非常的深入，几乎参与了所有...

BOSS上随手投递的，结果约面了1说一下之前实习做的事情2Kafka组件的原理？3 在你的项目中Kafka主要是用什么？4ThreadLocal的原理？5Redis 里面大概有哪些数据结构？6平时是怎么学习后端的，为什么会选择学Java后端7在大学期间有成就感的事情8有没有什么不足的地方？9这次找实习的目标是？

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?