这次来分享一下我在 Virtu Financial 的面试全过程，从轻松的 OA 到充满数学味的 Final。整个过程持续了大概两周左右，节奏不算快，但从体验上来说真的是“高开低走”，尤其是最后一轮，感觉有点一言难尽。
OA 环节：常规题目，轻松通过
Virtu 的 OA 属于网上已经流传比较广的那一套，难度不高，题型也比较固定。我提前看过题库，所以做起来基本没什么意外。测试平台流畅，做完不到半小时就提交，结果很快出，顺利通过。整体来说，OA 算是 Virtu 面试流程中最轻松的一环。
Technical Interview：有趣的黑盒函数题
这一轮的 Tech 面体验其实挺不错的，对方面试官很专业但态度也友好，主要考察思维逻辑和算法思考能力。
题目大意如下：
给定一个函数 f(x)，定义域为 [0,1]。已知 f(x) 在该区间有唯一最小值，但函数不可导，也没有表达式（当成黑盒函数）。问你有没有算法可以估计出最小值点，要求满足一定精确度。
解法思路就是使用一种类似“三分法”的思路，把区间 [0,1] 平分成三段，取两个等分点 a、b，比较 f(a) 与 f(b) 的值：
- 如果 f(a) > f(b)，最小值一定在 [a,1]；
- 如果 f(a) < f(b)，则在 [0,b]；
- 如果 f(a) ≈ f(b)，就在 [a,b] 之间。
不断重复这个过程直到区间足够小即可。这个问题其实是典型的 optimization 思维题，重点在于你怎么用“比较结果”逐步收缩搜索区间。
这一轮面完后我感觉状态很好，40分钟左右的讨论节奏流畅，和面试官交流也挺顺畅的，最后对方也表示“思路挺清晰的”。
Final Interview：从研究聊到数学建模，体验直线下滑
Final 一共两轮，我只能说体验非常参差不齐。
第一轮
开场照例是 background 聊天，主要是我讲自己做过的 research 和项目，对方听得还挺认真，也会跟着提细节问题，整体氛围不错。
接着开始进入数学题：
如何用一维的 [0,1] 均匀分布去生成一个二维的均匀分布？
如果二维空间是任意形状（比如三角形、凸多边形等），又该如何生成均匀分布的点？
这个问题其实是个挺有意思的概率建模题。思路可以从 mapping 出发：
- 首先利用 [0,1] 的均匀分布构造二维正方形 [0,1]×[0,1]；
- 然后用一个映射把正方形的边界映射到目标凸形区域；
- 对内部点可以用边界点的 weighted average 去近似。
我当时边讲边画草图，对方点头认可，整体感觉还挺顺利的。
第二轮
继续从背景聊起，但很快切换到更偏理论的题：
初始 A=1, B=1。
每轮随机选一个加 1，被选中的概率与它当前的值成比例（A 的概率为 A/(A+B)，B 的概率为 B/(A+B)）。
问：多轮之后会发生什么？
我当时列了一下前三轮的情况，发现 A+B 的总和始终递增，但每种可能的 A、B 分布在固定和的条件下概率是均等的，也就是一个比较“平滑”的过程。
题不算特别难，但面试官的问题风格变得有点“教条”，几乎不怎么引导，让你单方面推演，体验确实下降不少。面完那一刻，我就感觉这轮可能悬了。
整体感受
Virtu 的流程挺标准：OA → Tech → Final，两周左右出结果。题目思维性强，尤其在 Technical 面那轮，很能看出候选人对算法和数学直觉的理解。Final 阶段的题虽然不算特别刁钻，但确实更偏理论推导，对沟通节奏要求也高。
如果你是准备投 Quant 或 Algo 相关岗位的同学，建议重点准备数学直觉和概率推导类问题，比如：
- 函数最值估计类（optimization intuition）
- 随机过程建模（stochastic modeling）
- 分布映射与变换（sampling & transformation）
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