Finance|干翻机器学习面试！量化投资|Amazon|面试题|岗位|

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者” 。
现在大部分量化投资机构对于量化研究员的岗位，越来越需要机器学习相关的知识。有些机构甚至会专门招聘机器学习/深度学习研究员。数据科学的技能已经是量化研究员所必备的技能。过去，量化研究的面试准备，很长一段时间都靠绿宝书《A Practical Guide to Quantitative Finance Interviews》。
以前这些面试书对于当前量化岗位的面试准备，都存在些问题：
【Finance|干翻机器学习面试！】1、内容不适，大篇幅的brain teaser在真实面试中很少碰到；
2、国内量化投资更多是P-Quant ，关于Q-Quant的面试题并不适合国内大部分量化岗位；
3、机器学习知识的缺失，无法有针对性的准备数据科学方面的问题。
今天，公众号为全网Quant隆重推荐一本新书：《Ace The Data Science Interview》

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两位作者都是在职的数据科学家。作者KEVIN HUO现就职于某对冲基金，之前在Facebook做数据科学家，这种双重的工作经验对于数据科学的面试更有切身的体会及经验。
本书在Amazon获得了一致的好评，更是从简历的准备、工作机会的搜索到知识点的准备给了全方位的建议。主要内容有：

201道来自 Facebook、Google、Amazon、Netflix、Stripe、Two Sigma、Citadel的真实面试题，并有详细的答案；
面试题主要覆盖以下知识点： Probability、Statistics、Machine Learning、SQL & Database Design、Coding (Python)、Product Analytics、A/B Testing；
每一章还搭配了相关的外部课程推荐，以助于高效的准备面试。

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当然，对于面试的准备，也要分为社招和校招。面试书籍更适合参加校招的应聘者，在更短的时间内能够查漏补缺，更有针对性的准备面试。
对于量化新人，量化投资机构更希望找的是一个聪明、有动手能力、专研精神及快速的实践者。
而对于社招的应聘者，完全从头到尾去按照面试书籍来准备面试显然不合适，更多的是在基础知识的掌握上不要出现破绽，而在自身技能及过往经验上，更多的展现出与应聘岗位的契合度。这放在哪个行业，都是这种情况。
校招，是招成长股！
社招，是招价值股！