启林量化开发一面

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。 #秋招# #面经# #校招# #量化# #C/C++#
全部评论
后续:挂了。
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发布于 2022-09-02 21:07 北京
问的都是技术问题啊,看上去还注重细节
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发布于 2022-09-02 20:38 陕西
同学,有兴趣了解【天王星量化】吗? 天王星量化,承载世界顶级高频电子交易商的交易技术和知识体系,充分挖掘团队每个成员的潜力、帮助其成长和提高领导力是天王星的核心文化。2021年,天王星以华尔街量化界巨擘(全球唯一上市的高频做市交易公司virtu financial创始合伙人、亚太区总裁)为核心组建上海新总部,全面升级投研、交易综合战斗力,跨资产参与全球资本市场。 2022年,成立天王星量化科学研究院, 这里是上海和成都最接近华尔街顶级量化圈层的科研圣地。为有志于深耕量化交易行业的年轻人提供系统化理论培训和实战机会,全方位提升量化技能点。在天王星量化,你能参与或者学习:高性能低延迟系统开发技术——解锁码农的金融游戏,指引金领发展方向;机器学习模型在量化交易中的应用——拒做无脑调参师,广阔天地大展拳脚;海量金融数据分析和挖掘技术——畅游数据海洋,跻身顶级数据科学家。 目前校招正式批和日常实习多岗位均在火热招聘总~有兴趣可点击下方链接了解 https://app.mokahr.com/campus-recruitment/uranus-research/54175?previewKey=9b6d9088332e4d10974668867735629e2f4e045435cc475caa5887b9d8e76857#/
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发布于 2022-10-12 14:23 四川

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02-07 12:06
已编辑
华侨大学 测试开发
最近看到很多 92 的,甚至是硕士,开始往测开赛道卷,说实话有点看不懂。先把话说清楚,大厂里的测开,绝大多数时间干的还是测试的活,只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线,真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜,基本都集中在核心提效组,而且人很少,外面进去的大概率轮不到你,我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了,以为测开也是开,和后端差不多,只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是,测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力,测开的核心是稳定性和覆盖率,前者是往上走,后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开,但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说,92 的高学历如果拿来做测开,大部分时间就是在做重复性很强的杂活,这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来,你和一个双非的,甚至本科的测开差距不会太大,但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题,是赛道问题。所谓测开简单高薪,本质上是把极少数核心测开的上限,当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开,本身就是开发水平,只是挂了个测开的名。普通人进去,99% 做的都是项目兜底型工作,而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做,但它绝对不是开发的平替,也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发,追求稳定,那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易,还能进大厂,那我劝你冷静一点,这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历,如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受,那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上,回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场,别被岗位名和话术带偏了,就算去个前端客户端也是随便占坑的,测开是一个坑位很少赛道,反而大面积学历下放,不用想也能知道会是什么结果,我想各位在JAVA那里已经看到了
小浪_Coding:工作只是谋生的手段 而不是相互比较和歧视
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