面试 Quant 时你都有哪些好的面试题来衡量候选人的水平？
首先要鄙视题主套问题的行为:D 面试的时候我根本不会问那些应试者可能遇到的问题。所以基本是三板斧： 1）追着问简历。狂问细节，问过程，问困难，就是不问结果。通常牛皮大王会在我咄咄逼人的追问里无所循行。 2）问没有正确答案的应用问题，看看面试者能给出多少个解决方法。如果对方有经验就问工作问题，没有工作经验，就问模型设计等应用型问题。通常那种不灵活的面试者在这一轮问题后就会裸泳了。 3）根据我们工作里需要的知识点设计我们自己的技术问题。由浅入深，由点带面刨根问底。如果对方是wiki党基本都能暴露。 通过我三板斧生存下来的我会直接恭喜他通过了我的面试。没有通过的直接终止面试并给对方中肯的反馈。对于有潜力的鼓励进一步学习，对于不靠普的鼓励转行。 --最后再安利一下我关于面试的Live腾天的Live - 投行校招面试官跟你讲讲我们是怎么评判面试者的
今年以來因为组的规模扩大，面了很多人。可以说每个申请职位的人都把了关，也通过这些环节招到了不少满意的员工。 楼上各位都给出了很好的答案。从一个面试官的角度出发，个人认为，最重要的一点在于面的问题一定要与职位要求匹配。问的问题，应该能够用来比较客观地评估求职者胜任这项工作的程度。大家工作很忙，因此不会浪费时间去面一些不靠谱的应聘者，一个人或许在某个领域十分出色，但如果这个领域与职位要求不甚相关，也会迅速地在简历筛选中被淘汰。比如有些人在申请quant developer的时候大谈自己担任过学生会的重要职务，或者是出色的棒球运动员，这些固然是闪光点。但是却因为与职位要求不相关而让浏览简历的人心烦从而直接过滤掉。 其次是另一个极端。有些人在简历里写了很多技能，比如又是C++高手，又精通偏微分方程。这些都可能与quant的职位要求相符，从而大大增加你被选中参加面试的机会。但要记住，你在简历里声明的任一方面的技能, 都理所当然会被当作是提问的自然素材。如果你的表现令人不够满意，将使你的形象大打折扣。我听到面试的同仁们抱怨最多的一句话就是：“那个人在简历里声称从事***多年经验丰富， 可他却连我问的一个最基本的问题都答不上来。”ok，game is over,光这一个feedback 拒人的理由就铁板定钉了。比如有人自称对蒙特卡罗模拟很熟，但却连应用importance sampling的一个简单问题都不会。还有人声称多年从事机器学习的工作，却不知道如何推导支持向量机的优化表达式。更有甚者，说自己精通C++但却写不出Singleton的基本实现。 具体的问题还要看具体要求，接合求职者本身的背景，比如相关工作经验的长短。对刚毕业的学生，侧重其未来职业发展的潜力,因此问的问题会比较广泛，但一般不会涉及某领域过深的东西。我会喜欢问一些简单（非数学）的问题考察其对金融的了解，比如公司为什么要发行可转换债券，其年收益与一般债券相比如何。如果招侧重developer的，那么C++,算法什么的是免不了的。比如为什么类的构造函数不被声明为virtual,如果想实现类似virtual constructor 应该如何写代码等等。比如给你n个矩阵（不一定是方阵），计算其乘积，如何优化算法使总的乘法次数最小。对于信用风险建模的职位，会问为什么在CDO的建模中引入stochastic recovery rate， 以及base correlation curve是否总是单调。偏统计的，会问如何在比较两个分布时克服一般的方法（如KS）忽略尾部的问题。进一步偏理论的，可就不好说了。曾问过的一个问题是证明一类随机微分方程存在强解和弱解的条件，还有Tanaka local time的一个具体应用。 写了这么多，有些乱，希望对大家有帮助。