QuantumBlack DE 全流程 VO 面经(Quant/CS 背景)

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“长流程但体验很好的一次面试记录”——最近帮一个 Quant + CS 背景的同学过 QuantumBlack DE VO,整体下来流程比较长,但体验其实挺不错,尤其是 HR 全程都很跟、节奏很稳,属于那种“你不慌她也不会催你的”类型。下面我把全流程拆一下,给准备 QB 的同学做个参考。

QuantumBlack DE 全流程 VO 面经(Quant/CS 背景)

第一轮:纯聊背景的 Warm-up

这一轮属于典型的 “软着陆式开局”。

面试官重点围绕三块:

  • Internship 内容怎么落地(尤其是你有没有做过数据清洗、pipeline、ETL 这种)
  • Python vs 其他语言对比(可维护性、生态、类型系统、适用场景)
  • SQL 基础逻辑(joins、窗口函数有没有写过)

整体难度不高,更像是看 candidate 讲话是否结构清晰、有没有实际搞过活,而不是概念背得如何。

Quant/CS 背景这时就很吃香,因为面试官会自动 assume 你动手能力没问题,只需要你进一步证明“我真的动过数据,不是只写模型”。

第二轮:DE Case Study(真正的主战场)

这一轮是 4 道 case study + Coding(Pandas),完全 DE 日常味儿:

题目方向

  • Data cleaning
  • Data quality check
  • 时间与格式转换(唯一比较耗时的一题)
  • 基本的 pandas 操作

属于比较贴近业务的 “let’s clean real data” 类型,不考难算法。Pandas 会用 + 想得清楚,就能顺。

你们那一轮比较典型的情况就是:

有一道时间格式转换的题比较“碎”,需要把多个格式拼起来统配处理,做了 80% 但没完全做完。

这里面试官其实看的是:
你是否能 build a consistent approach → 再逐步处理 edge cases。
不指望你 100% 完成,但要让 TA 相信你能在真实项目里独立搞定。

整体上,这轮更像 DE 最重要的一轮:
debug、清洗、quality check,是不是能写出生产可用的 code。

第三轮:两个 Behavioral Round(Leadership + Conflict)

QB 因为是 MBB 系的 Tech 部门,所以 behavioral 会偏咨询系的结构化问法,尤其关注:

  • 决策过程怎么讲
  • 你在团队里的角色
  • 遇到冲突怎么拆
  • 你怎么 push stakeholders + align people

典型问题像:

  • Tell me about a time you handled a team conflict.
  • Describe a decision you made without full information.
  • How do you deal with difficult stakeholders?

只要 stories 够具体、有 metric、有反思,这轮一般不会卡人。

整体体验 & Offer 决策

体验是真的不错:

  • HR follow up 非常勤快
  • 整个流程透明
  • 面试官都蛮 professional
  • 节奏不会压人

但最后选不选,又是另一回事。

你是已经有其他 offer + 对于 client-facing 的 consulting-style 工作不太感兴趣,这点我觉得非常正常。QB 虽然挂着 Data Engineer 的 title,但某些项目会有较多 stakeholder management,对一些偏 Quant、偏底层技术的同学确实不一定是最心仪的方向。

从求职体验角度来说,算是一家会让人留下好印象的公司;从职业选择角度,则看你对 client-facing 的接受度。

这次 VO 我们的远程语音助攻真的帮了大忙

像 QuantumBlack 这种多轮 VO、跨技术面的面试,很多同学其实不是卡在不会,而是卡在:

  • 现场突然想不起来怎么组织答案
  • coding 逻辑知道但不知道怎么把思路讲清楚
  • behavioral 不知道面试官到底想听哪一层
  • 项目细节被深挖,容易越讲越乱

我们在 VO 里用的是 实时语音助攻模式:
你对着摄像头正常面试,我们在你耳机另一端同步看题、同步听你回答,遇到卡壳的地方会轻声提醒你关键词、补充点、结构化思路,属于“隐形教练”式陪跑。

尤其是像 QB 这种咨询系的 behavioral,结构特别讲究,每道题都要讲:

场景 → 冲突/目标 → 你的动作 → 推进方式 → 结果与指标 → 学到了什么

这套结构我们会在你回答前直接帮你“定框架”,你只要填内容就能稳住节奏,不会出现那种说着说着跑偏的情况。

Coding 那一轮也是同理:
你写代码,我们在旁边给你提示 edge cases、API、思路拆解,保持速度又不显急躁。时间格式那题本来就有点琐碎,我们在后面帮你梳理逻辑、提醒异常格式,才能保证你把 80% 关键逻辑先敲对。

整体下来就是一句话:
你专心表现,我们负责兜底思路,不让你在 VO 场上孤军奋战。

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Jory Wang Amazon资深软件开发工程师
Amazon 资深工程师,专注 基础设施核心系统研发,在系统可扩展性、可靠性及成本优化方面具备丰富实战经验。 目前聚焦 FAANG SDE 面试辅导,一年内助力 30+ 位候选人成功斩获 L5 / L6 Offer。
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