Quantitative Researcher面試準備
國立中正大學 電機工程研究所
2024/10/02 更新。
被拒絕了，短時間要補足統計、金融知識太困難，brain teasers背熟綠皮書2、4章就可以了。
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其中一個不會的統計問題:
A與B做linear regression，其beta的t值與p值具有顯著性，這能說明A與B相關，但並不能推論出A導致B，或B導致A。請問，在只有此資料集，而不能另外做實驗的情況下，如何確定是A或B，導致B或A，還是A與B只是相關而已?
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背景: 中正電機學碩
面試職缺: Point72的Quantitative Finance Researcher
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我也不知道我是怎麼通過履歷審的，或許是天道對雜魚的仁慈，所以留有的一線生機剛好落到我頭上吧。
因為我從來沒有接觸過這個行業，所以不清楚我的面試準備計畫是否合適，所以想請諸位大神、各位前輩幫忙斧正，謝謝。
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剩餘準備時間: 3天
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聲明: 如果刪文，面試我有準備的都沒問到，有問到的都沒準備。
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程式準備:
現狀: python有基礎能力，leetcode的weekly contest至少能寫出兩題，少數時候三題，hard沒有在時間內寫出來過。
準備:
1. leetcode的best time to buy and sell stock I 到 best time to buy and sell stock IV背熟。
2. DP是弱點，找Citadel、Point72、DE Shaw一年內面試題目有DP的來寫。
3. Point72似乎是用hackerrank，所以也用hackerrank的DP題目來熟悉操作。
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金融知識、brain teasers準備
現狀: 約7年前大學時修過財務管理、統計，此後再無接觸。
準備:
1. brain teasers: 綠皮書(A practical Guide to quantitative finance interviews)第二章。
2. 統計學: 綠皮書三、四、五章
3. 財務知識: 綠皮書六、七章
4. 找面試問過的題目: 面試趣、glassdoor、一畝三分地
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AI知識準備
現狀: 之前在某一線豬屎屋當AI工程師
準備:
1. linear regression似乎常在面試被問到，所以要熟悉。
2. 找一些AI應用到金融的案例，以及用最新的技術能怎麼優化，但這個領域我完全陌生，希望能獲得一些建議，謝謝。
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behavioral questions
1. 自我介紹，要嘗試將自己的故事與這份工作關聯上。
2. 為什麼想從科技業轉到金融業，我有什麼優勢?
3. 遇過最大的挫折、如何克服?
4. 優點、缺點各兩個?缺點不可對這個工作有決定性的負面影響，如壓力下工作的品質不高。
5. 準備3個想問面試官的問題。
6. 去看面試官linkedin上的貼文、履歷，避免面試中無意的冒犯。
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其他有利條件: github有一個300+星星的repository
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想請教
1. 是否需準備ppt?
2. 面試考code是在leetcode、hackerrank還是白板code?
3. 我的面試準備計畫還有哪些遺漏、錯誤。
