地平线 深度学习框架开发 一面

之前国庆节前约过一次二面，当时因为做叠纸的笔试就推了（此处再次diss一下狗叠笔试全a感谢信），当时hr说节后再约，结果直接约到月底了时长：35min1.自我介绍2.拷打项目，无八股和手撕鼠鼠本身是做算法的，这边是做开发的，面试官看没什么相关经历感觉也不是很想问，每答完一个问题都会停顿好久，到后面开始纯聊天，问学习困难，问家庭情况，问有没有offer，最后反问的时候感觉还是很介意没有相关经历的同学的

量化私募目前紧急需求岗位： 1.量化开发工程师，base上海/深圳 2.量化C++开发工程师，base上海 3.量化组合优化研究员，base上海/北京 4.量化交易员，24年已毕业的应届生，base深圳 5.股票量化基本面，base上海

之前做过一段时间的后端，后跳到量化开发。量化开发实习半年后被leader performance review的时候评价：“基本功不扎实”。在工作期间的确有包括不理解业务等原因导致的工作失误和低效情况。还有就是根据工作特性而缺少的编程语言知识：比如c++怎么写高效（什么时候用忙等什么时候用sleep）、python的一些相同功能的写法哪些高效哪些低效（例：pandas列选择和行选择、按列运算等）。还有就是一些糟糕的开发习惯：比如github提交pr的时候，会因为命名问题、commit数量等被打回。这些在之前都被我归类为特定业务领域的知识，但是现在被leader批评后开始反思，是不是我把一些本该掌握的基本知识忽略掉了。遂问问朋友们我遗漏了哪些基本功？我自己认为的基础知识：1. 计算机科学部分：数据结构，计算机组成，计算机网络，操作系统，数据库系统，编译原理。2. 编程语言部分：c++，python语言的八股+coding编程练习。3. 工程部分：git语句、docker、k8s、conda、pip、linux、g++的常用语句4. 其他：由于业务领域原因，比如pandas这类格外的基本功要求，我也是存在不足的。现在属于是缺啥补啥的阶段。诚问朋友们还有哪些知识领域需要注意学习的？以及不论是我上面提到的知识还是大家补充的知识，有没有比较好的学习平台/方法可以分享一下

1.先问实习和项目，狠狠拷打，问你实习和项目中有没有发现什么难点？怎么解决的。2.问八股，但是不是纯八股，是经过某个场景来问你八股知识2.1 bigkey问题和删除bigkey可能的问题2.2 问我计网，发现我不太熟悉，就下一个了2.3 问数据库，为什么不用红黑树用b+树2.4 问redis的zset存储结构为什么不用红黑树用跳表？2.5 为什么hashmap不用b+用红黑？2.6 问了很多场景题，比如：假如数据库用了主从复制和读写分离，有一个用户a向主库修改了内容，此时他马上向从库查询这个内容，发现内容不一致。这个是bug吗？如果是怎么修3.算法题，滑动窗口问题，AC4.反问环节，我问他对我...