北京大学

简单点来说，就是这5方面吧～🍁直接对话硬件就像赛车手直接操控方向盘，C++ 允许程序员通过内存地址操作、寄存器优化等方式直接控制硬件，省去中间翻译环节。例如高频交易系统可以直接操作网卡缓冲区，将订单数据以光速发出。🍁零浪费内存管理类似精打细算的仓库管理员，C++ 支持手动分配/释放内存，避免了自动垃圾回收（如 Java）造成的"仓库盘点停工"。高频交易中，一次垃圾回收可能导致错过数百万美元的套利机会。🍁闪电代码执行编译后的 C++ 代码像预制菜一样提前备好，运行时直接"加热食用"（机器码执行）。而 Python 等解释型语言像现场烹饪，每步都要临时翻译，在纳秒级竞争中相当于用自行车赛高铁。🍁并发特技表演C++ 的多线程如同马戏团的空中飞人，允许精准控制每个线程在特定 CPU 核心的表演节奏。结合原子操作和无锁队列，就像多个杂技演员完美配合不撞车，实现每秒处理数百万订单。🍁网络极速通道使用 epoll/io_uring 等系统调用，就像为交易所连接了专用光纤。优化后的网络栈处理延迟可控制在 5 微秒以内，相当于在纽约到伦敦的光缆传输中，把订单数据压缩成纳米级包裹投递。典型应用场景：做市商系统在 10 微秒内完成市场数据解析→套利计算→生成订单→风险检查→发送交易所的全流程，这相当于人类眨眼时间的 1/5000 就完成整套交易决策。

从过往拿到大的量化私募平台c++开发offer的人员背景来看，基本都第一学历为top985或清华、北大、复旦，上海交通大学，专业为软件工程、计算机，技术方向偏低延迟系统开发、底层开发、性能优化，特例：学校背景不那么出色，但有acm/noi/icpc竞赛金牌🥇,银牌🥈的。这种现象的具体原因是啥？

🍡核心目标不同私募量化：极致的性能与低延迟（纳秒/微秒级响应），直接关联交易盈亏。互联网大厂：高并发、高可用、可扩展性（应对百万级QPS）。🍡技术挑战不同私募量化：① 硬件级优化（CPU缓存、内存对齐、指令流水线）。② 网络协议优化（UDP/FPGA、内核旁路技术如DPDK）。③ 高频交易系统的容错与回撤控制（单点故障可能导致巨额损失）。互联网大厂：① 分布式系统设计（一致性协议、分库分表）。② 云原生技术（K8s、Service Mesh）。③ 大数据处理（PB级存储、实时计算）。🍡技术栈涉及方面不同私募量化：C++标准贴近底层（甚至C++11/14），可能涉及Linux内核修改、定制化编译器等。互联网大厂：C++多用于基础设施（存储引擎、推荐系统），配合Go/Python生态。🍡业务逻辑不同私募量化：代码直接体现交易策略（如做市、套利），需与量化研究员深度协作。互联网大厂：服务于用户产品（如广告推荐、支付系统），需求来自产品经理。

前几天参加了三峡集团的面试好像是长江电力面试的时候面试官特别牛但是就是不给说待遇还画六险二金的大饼现在要我下周去武汉线下面我回老家了不是很方便想问问长电的真实待遇好像没有我想象的好 我打听了一下 好多人解约小红书上基石计划也只有18万（普通校招应该更少）其他人也有说是15万的看了看其他帖子三峡国际的待遇 感觉确实是这个区间这也太坑了吧某书上还有个博主说什么三十万简直了瞬间不想去面试了后续 和前辈打听了一下 每年都有很多大佬面试 然后每年都被鸽的很惨  好像宣传挺厉害的 但是大佬们都不愿意去有前辈说情况基本属实了

将投资经验转化为数学模型，通过计算机处理海量数据，实现决策的系统化和自动化。🍄建立决策系统🍄将验证有效的规则编写成程序，实现：实时扫描5000只股票数据每秒处理1000条新闻舆情毫秒级执行交易指令每日自动生成200份风险报告🍄与传统投资的差异🍄【处理维度】人脑同时处理3-5个指标，程序可处理200+因子【反应速度】人类决策需分钟级，程序可纳秒级响应【执行纪律】人会受情绪影响，程序严格按策略执行【迭代效率】人工策略调整需数月，模型参数可实时优化🌟典型案例🌟① 桥水基金的全天候策略：用经济环境指标自动调整资产配比② 文艺复兴大奖章基金：通过数据挖掘发现非直观的市场规律​

1⃣️ 核心系统工程师💕考察侧重笔试难度在Leetcode的Medium或Hard级别，笔试时长2-3小时居多，少数公司会让你做一个项目，24小时或3天内提交。技术面试很有挑战性，喜欢考察对底层的理解，主要集中在系统设计、并发编程、数据结构、性能优化、算法、操作系统、网络、计算机体系结构等方面。你可能会被问到如何设计一个能处理海量行情数据的系统，如何将关键组件的延迟优化到微秒级别，编码习惯和工程质量也是重要的考察点。2⃣️高性能计算工程师💕考察侧重面试问题会围绕性能瓶颈的识别与解决、并行算法的设计与实现，以及集群资源的调度管理展开。面试官可能给出一个计算密集型的场景，让你设计并行化方案，并讨论如何最大限度地提升计算效率。3⃣️ＱD💕考察侧重代码实现能力，面试官可能会给你一段研究级的Python策略原型，要求你用C++进行高效、健壮的实现，并深入考察你如何处理并发、管理内存、降低延迟。系统设计能力，如何设计一个灵活、可扩展的策略执行框架，以支持多种策略的快速部署和生命周期管理。知识广度，对交易系统上下游（从行情馈收到风控执行） 的理解程度，是区分优秀与卓越的关键。4⃣️量化策略研究员💕考察侧重面试会深度考察数理统计知识（如时间序列分析、概率论）、金融理论基础，以及实际的策略建模能力。你可能需要现场分析数据集、解读金融现象，或进行完整的策略回测与归因分析。面试官同样看重你对研究的热情和面对挫折的韧性。有的公司还喜欢出脑筋急转弯题（brain teasers）。5⃣️深度学习研究员💕考察侧重面试官会深入探究你对机器学习算法原理的理解（防止过拟合、模型调优等），并考察你如何将这些技术应用于解决实际的金融问题，例如利用NLP分析新闻情绪，或使用生成模型模拟市场状态。由于该领域发展迅速，持续学习能力和技术前瞻性也是重要评估维度。6⃣️量化基金经理💕考察侧重考察几乎全部围绕实战业绩和经验展开。你需要详细阐述你的投资哲学、策略开发流程、风险控制体系，以及面对市场极端行情时的应对策略。对于管理产品而言，敏锐的市场洞察力和果断的执行能力至关重要。更多的解析详见图哈希望这份详细的岗位解析能帮你找到自己在量化世界中的坐标。

看到网上说实习很重要，可能比学历更重要，自己现在研0，新一代电信方向的，感觉自己导师可能并不会多放实习，而且可能pua严重。现在目标薪资是想要去大厂拿30-40，可能性大吗，请问大佬怎么在研究生阶段找到好的实习呢？我自己研究生方向并不太好，虽然本硕都是电信的，但电磁方向的，互联网大厂应该没有对口的岗位。自己也有未来申请欧洲或者北美博士的意愿，自己本科绩点并不高，据说美国不怎么认可zju的硕士学历，不知道欧陆那边怎么样。请问大佬能够给点帮助吗？bg：9本华五硕，新一代电子信息技术，电磁方向补充：1.本科绩点3.2 雅思初考6.0  对电磁方向能够接受并且比较感兴趣 导师bg美博 学校有合作的英美院校 或许能够得到一些交流访学的机会 去北美和欧洲应该有一定机会2.留在导师身边读博几乎不需要任何门槛，可以直接申请硕博连读，导师同意即可，我想要知道硬件工程师，ee，emc方向的，出来能去哪些公司，待遇怎么样，有大佬分享一些经验吗3.家里不算很有钱，研究生直接就业可以很好的反哺家里；目前读研期间计算机课程也有不少，现在实习找工作应该不怎么会看研究生方向，但读博影响很大4.由于自己的性格原因，感觉留学出国（留博基本上都是全奖才去了）更加适合我一些，也想去北欧或者欧陆，过上悠闲摆烂的生活。有成功的大佬指点一下吗

🤔私募量化公司的交易系统开发岗是主c++编程语言，面试过程中会非常看重c++编程功底的扎实程度。那具体怎样判断TA的c++工程能力强不强呢？

目前全国20多家规模在百亿及以上的量化私募公司，在文化氛围，管理风格方面各有特色，哪家的员工稳定性最强呢？

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桥水基金又又蝉联第一🥇尽管桥水基金规模下降的比例达到7.8％，但以规模而论的一哥地位并没有受到影响，依然以896亿美元稳居榜首AQR一骑绝尘☀️本次榜单亮点之一是AQR的规模以30.6%的涨幅遥遥领先，排名从第16名上升至第12名，成为榜单中位次上升最快的机构Millennium超越Citadel🥳千禧年以678亿美元的规模及18.4％的涨幅，实现对竞争对手Citade排名上的超越

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不是标题党，是真的很有含金量，奖金池有20w。以下是简介：本次活动旨在探索AI时代的金融强国，尤其是中国资本市场的特点与投资趋势。聚焦 A股市场的真实结构与特征，比赛旨在邀请具备 金融洞察力、模型构建能力与数据理解能力的青年人才，共同探索“AI在中国证券市场的适用边界、有效应用方式、真实可验证的策略价值”。

比赛项目招募【项目简介】项目方向：大模型在金融某领域的应用【已有成员】现有21名成员，3名指导老师：团队氛围非常好。成员来自清北哥哈以及国内各高校（北大*5，清华*4，南大*2，西财*2，上财*1，武大*3 ，哈佛*1，哥大*1，港中文*2）。涵盖本科生硕士生博士生，包括数位清北的专业第一和高考状元，其他各校的专业第一和国奖获得者。并且有成员已获数千万融资。【招募需求】运维１人大模型算法设计2-3人前后端2-3人1.认真踏实，做事负责。2.有丰富的前端经验或后端经验优先。3.计算机和人工智能专业优先。【联系方式】请有意加入的同学戳我并发送个人简历。

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