摩根大通量化和研究分析角色的面试经验

摩根大通于 2020 年 7 月访问了我们的校园，担任 QR 角色。
整个过程包括4轮。

第一轮：在线测试

他们进行了一次在线测试，分为3个部分，第一部分由能力和概率问题组成，中等水平，该部分大约有17个问题，第二部分由数学问题组成，主题是线性代数，微分方程和复数，大约有 6-7 个问题。第三部分是编码问题，有2个编码问题。每个学生在每个部分都有不同的问题。

第一轮有近730名学生出现，16名学生入围面试。我就是其中之一。

第二轮：线上面试 – 我

采访是通过变焦会议进行的。它从我的介绍开始，然后是一些数据结构问题。

1、二分查找可以应用于链表吗？

2. 快速排序算法

三、OOPS及其功能

4. 如果给你一个排序数组，我们从一个我们不知道的特定点旋转它，而我们只有最终旋转的数组，你将如何在这个数组中搜索给定的元素。

这些问题之后是一些概率问题。

1. 给你一个半径为 R 的圆形棋盘。一个人向棋盘投掷dart，dart可以在任何地方以相等的概率击中棋盘 你必须找到棋盘中心与棋盘所在的棋盘之间的距离的期望值dart命中。
我告诉她这个问题的基本方法，然后她修改了这个问题，以找到板中心和dart击中的板之间距离的期望值为 d 的概率。她再次检查了我的方法，对我的回答非常满意。

2. 三个点在一个圆上。求这些点位于同一个半圆上的概率。
我再次能够说出解决这个问题的方法，她很欣赏这种方法。

采访持续了40分钟。

4名学生通过了第一轮面试，我就是其中之一。

第三轮：线上面试 – II

面试从我第一次面试的小讨论开始，然后他问了我两个谜题。

1. 给你两个沙漏，分别可以测量 7 分钟和 4 分钟的时间，我们必须用它们来测量 9 分钟。

2. 有20匹马，我们有5条赛道。从这 20 匹马中找出最快的 3 匹马需要最少多少场比赛？

在这些谜题之后，他转向了一些概率问题。
1. 抛一枚无偏硬币，出现正面，求再次抛硬币正面朝上的概率。
我告诉他，从逻辑上讲它是 1/2，我们也可以在这里应用贝叶斯定理。
他进一步补充说，他不希望我进行逻辑思考或应用贝叶斯定理，我将如何得出答案？
我试着思考一些东西，但最终应用了贝叶斯定理，他正在寻找的答案是，由于这两个事件都是独立的，所以第二次获得正面的概率并不取决于我们在第一次抛掷中获得正面还是反面。

2.然后他问了一些关于连续概率分布的问题，包括概率分布函数，连续变量情况下某个事件的期望值和概率。
我可以回答这些问题。

然后有一些关于我的项目的一般性讨论。

这一轮持续了大约50-55分钟。

我没有进入最后一轮。
2 名学生被选为 HR 轮，最终获得了该职位的实习机会。

这是一次很棒的学习经历，因为这是我第一次参加公司面试。