Barclays Quant面完了问了这些
刚从Barclays的Quant面试中走出来，脑子还嗡嗡作响，趁着记忆还热乎，赶紧来给大家分享一下这次的面试经历。说实话，这次面试的强度比我预想的要大得多，Technical Round的深度和广度都超出了我之前的准备范围，真的是被拷打了一整天。
这次申请的是Barclays的Quant Analyst (New Grad) 岗位，整个流程推进得还算快。从提交申请到收到面试通知，大概也就两周时间。HR小姐姐人很nice，提前给我发了面试的agenda，让我心里有个底。面试分为两个部分，第一部分是Behavioral Question，第二部分是Technical Round，总共大概三个小时，中间有休息时间。
先说说Behavioral Question吧，这部分大概持续了45分钟。感觉和传统的Finance面试差不多，主要还是考察你对公司、对岗位的理解，以及你过往的经历。面试官是个看起来很senior的VP，一上来就问我为什么选择Barclays，为什么对Quant感兴趣。这种问题肯定是要提前准备的，我就把自己之前做的research拿出来说了一下，提到了Barclays在FICC领域的优势，以及他们最近在algorithmic trading方面的一些动作。面试官听完点了点头，感觉还挺满意的。
然后他问了我最大的优缺点是什么。这个问题真的是经典中的经典了，踩过坑的人都知道，千万不要说那种假大空的缺点，比如"我太追求完美了"。我当时就很坦诚地说，我有时候会在一个问题上钻牛角尖，花太多时间去优化一个已经够用的解决方案。但我也在努力改进，学会在deadlines面前做trade-off，先保证deliver，再考虑perfection。面试官听完笑了笑，说这个缺点他自己也有。
接下来他让我详细讲一个我最自豪的项目。我就把自己之前在Internship里做过的一个关于Portfolio Optimization的项目拿出来讲了。我用STAR框架组织了一下回答，先说了Situation，就是当时团队需要一个更高效的资产配置模型；然后说了Task，我负责研究和实现一个基于Machine Learning的方法；接着是Action，我用Python实现了一个结合了Mean-Variance Optimization和Random Forest的混合模型，并且用历史数据做了backtesting；最后是Result，这个模型在测试集上的Sharpe Ratio比原来的baseline提升了15%。面试官对这个项目挺感兴趣的，追问了我很多细节，比如我用了哪些feature，为什么选择Random Forest而不是其他模型，以及我是怎么处理过拟合问题的。还好我对自己的项目足够熟悉，基本上都答上来了。所以大家一定要对简历上写的每一个项目都了如指掌，不然很容易被问住。
接下来的Technical Round才是真正的重头戏，持续了将近两个小时。这部分面试官换了一个人，是个看起来很年轻的Quant，但问的问题一点都不简单。他先是让我做了一道概率题热身，问的是一个关于条件概率的问题，不算太难，但需要你思路清晰。然后他直接甩给我一个在线编程的链接，让我现场写代码。
题目是关于Option Pricing的，需要我用Python实现一个Monte Carlo Simulation来给European Call Option定价。说实话，这道题我之前在准备面试的时候刷到过类似的，所以心里还有点底。但是，面试官的要求非常高，不仅要求我写出正确的代码，还要求我解释代码背后的数学原理，以及如何优化代码的效率。我在写代码的时候，面试官一直在旁边看着，时不时地会提出一些问题，比如"你这里的time complexity是多少？""如果我要模拟一百万条路径，你这个代码会有什么问题？""你有没有考虑过用vectorization来优化？"我当时真的是压力山大，感觉脑子里的弦都快绷断了。不过好在我之前刷题的时候，对这些基础知识掌握得还算扎实，所以基本上都回答上来了。最后我还提到了可以用Antithetic Variates来减少variance，面试官听完眼睛都亮了，说"Good, you know your stuff"。
除了这道大题，面试官还问了一些关于Stochastic Calculus和Probability Theory的知识。比如，他问我什么是Ito's Lemma，让我推导一下。还问了什么是Brownian Motion，它有哪些性质。以及如何用Stochastic Differential Equation来描述asset price的变动，也就是经典的Geometric Brownian Motion。这些问题都非常理论，需要你对金融数学有非常深入的理解。我当时真的是把吃奶的劲都使出来了，在白板上写写画画，把自己知道的都说了出来。面试官听完之后，点了点头，没有多说什么，但我感觉他对我的表现还是比较认可的。
最后他还问了几个关于衍生品的问题，比如forward和future的区别是什么，Black-Scholes模型的假设有哪些，以及Greeks分别代表什么含义。这些问题相对来说比较基础，但如果你没准备过，也很容易答不上来。所以大家在准备Quant面试的时候，一定要把这些基础知识过一遍。
整个Technical Round持续了将近两个小时，面完之后我感觉自己整个人都虚脱了。真的绷不住了，出了会议室就想找个地方躺平。
总的来说，Barclays的Quant面试还是非常硬核的，对候选人的技术能力要求非常高。如果你想申请这个岗位，一定要提前做好充分的准备，不仅要刷题，还要对金融数学有深入的理解。下面我把这次面试中遇到的问题汇总一下，希望能对大家有所帮助：
Behavioral Question: Why Barclays? Why are you interested in Quant? What is your biggest strength and weakness? Tell me about a project you are proud of.
Technical Round: Conditional Probability问题 Option Pricing using Monte Carlo Simulation (Python implementation) Time complexity analysis of your code How to optimize the code for large datasets (vectorization, variance reduction) Ito's Lemma推导 Brownian Motion的性质 Geometric Brownian Motion Forward vs Future的区别 Black-Scholes model的假设 Greeks (Delta, Gamma, Vega, Theta, Rho)的含义 How do you hedge a portfolio of options?
说实话，这次面试让我学到了很多。首先，Quant面试真的不只是考你会不会做题，更重要的是考察你的思维方式和解决问题的能力。面试官问的很多问题都是开放性的，没有标准答案，他们想看的是你怎么分析问题，怎么一步一步地推导出结论。所以大家在准备的时候，不要只是死记硬背公式，要真正理解背后的原理，这样才能在面试中灵活应对各种变化。
其次，coding能力真的太重要了。现在的Quant岗位，不管是buy side还是sell side，对编程的要求都越来越高。你不仅要会写代码，还要写得高效，写得优雅。我建议大家平时多练习，把常见的金融计算都用Python实现一遍，比如Option Pricing、Portfolio Optimization、Risk Management等等。这样面试的时候才能做到心中有数，不至于手忙脚乱。
最后，networking也很重要。我这次能拿到Barclays的面试机会，很大程度上是因为有学长帮我内推。所以大家一定要多利用LinkedIn，多参加公司的Info Session，多和业内人士交流。有时候一个好的referral，真的能让你的简历从几千份申请中脱颖而出。
希望这些信息能对大家有所帮助，祝大家都能拿到心仪的offer！Quant的路虽然难走，但只要坚持下去，总会看到曙光的。求职路上我们一起加油！
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