虽已进入3月，但求职市场仿佛后返劲儿一般！

眼见又一传奇公司D.E.Shaw发布大量SDE、Quant岗位，同学们走过路过不可错过：

大部分人对D.E.Shaw的印象是什么？

“业务牛逼，题难Bar高，面试神秘，入职暴富”

今天我们就来揭开他的神秘面纱！

和贝佐斯做工友

这家公司有多牛？量化巨头D.E.Shaw，被誉为计算机金融的先驱，福布斯杂志称其为King Quant。

Amazon的创始人Jeff Bezos；Two Sigma的创始人John Overdeck、David Siegel；国际机器学习协会联合创始人之一的Pedro Domingos都在这里搬过砖。

根据官网数据，D.E.Shaw有81位博士，23位国际数学奥林匹克竞赛获奖者，雇员会说64种语言......可谓大佬云集。而在待遇上，D.E.Shaw也很敞亮。

应届生可投！Base$200,000无经验要求

敢在招聘页面曝光薪资的公司，都是一顶一的狠！

即使是Quantitative Analyst Intern、Software Developer Intern等实习岗位，每个月的基本薪酬也有$19,000，另外还有旅费，加班费，签约奖金，住房补贴。

对于Software Developer、Quantitative Analyst等全职岗位，D.E.Shaw就更大方了，“The expected annual base salary for this position is $200,000...”，各类奖金福利保险都数不过来。

“欢迎各经验水平的求职者”

而在岗位JD中，与前面那副“PhD狂热收集者”的模样大相径庭，D.E.Shaw的申请门槛却很“低”。

学位无要求（本科/硕士/博士都可以，但薪资有所不同）：

经验无要求（“...at all experience levels”）：

但......看似和蔼可亲，实则难度爆表。一溜“挂经”足以证明D.E.Shaw的高冷。

那么，大家需要掌握哪些知识可以上岸D.E.Shaw、乃至横扫其他高薪Quant岗位？

按Quant的不同细分方向，工作内容、技能要求、面试考察侧重点也都有所不同。

下面我们就以Quantitative Analyst岗位为例，一起来看看普遍的面试流程及考察侧重点：

HR Screening

主要问一些基本问题，比如签证状态，愿不愿意relocate，以及是否符合职位的一些其他的基本要求。过了以后就开始正式的面试，可能会一轮，也可能多轮。

正式面试

自我介绍

简历Walk thru

可能会问做过什么、有什么impact、用了什么model、什么变量。

Behavior Question

常见的问题有：

- Why do you fit this job?

- Your strengths and weaknesses.

- Please give an example of a time

- When you were working on a project and encountered a problem and how you solved it.

以Quantitative为主题的Case Study

主要考察理解问题能力，提问题的角度，逻辑分析，以及运用数据解决问题的能力，也可能包括少量运算或者coding。

Technical面

最常考SQL的口述或笔试题，越来越多的公司也开始要求Python的coding。

一般情况下，Quantitative Analyst的技能要求占比是30%编程、60% model、10%金融知识。

另外，虽然都是Quantitative Analyst岗位，受雇公司类型或者服务的金融产品不同，要求大家掌握的技能或侧重点也会有所不同：

金融服务或者传统银行业

侧重简历Walk thru和BQ，因为他们更在乎求职者在职场中的软实力，但基本的Tech也要过关，比如基本的运算，概率题，还有SQL的coding，一些先进一点的岗位也会要求Python或其他coding。

金融衍生品

对于金融知识的要求会更高一些，需要了解Black Scholes Model、短期利率模型等金融模型。

正因为变数众多，即便是在编程、建模方面有一定优势的CS相关专业同学，想上岸Quant也相当有难度。

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