這次來分享一下我在 Virtu Financial 的面試全過程，從輕鬆的 OA 到充滿數學味的 Final。 整個過程持續了大概兩周左右，節奏不算快，但從體驗上來說真的是「高開低走」，尤其是最後一輪，感覺有點一言難盡。
OA 環節：常規題目，輕鬆通過
Virtu 的 OA 屬於網上已經流傳比較廣的那一套，難度不高，題型也比較固定。 我提前看過題庫，所以做起來基本沒什麼意外。 測試平臺流暢，做完不到半小時就提交，結果很快出，順利通過。 整體來說，OA 算是 Virtu 面試流程中最輕鬆的一環。
Technical Interview：有趣的黑盒函數題
這一輪的 Tech 面體驗其實挺不錯的，對方面試官很專業但態度也友好，主要考察思維邏輯和演算法思考能力。
題目大意如下：
給定一個函數 f（x），定義域為 [0,1]。 已知 f（x） 在該區間有唯一最小值，但函數不可導，也沒有表達式（當成黑盒函數）。 問你有沒有演算法可以估計出最小值點，要求滿足一定精確度。
解法思路就是使用一種類似「三分法」的思路，把區間 [0,1] 平分成三段，取兩個等分點 a、b，比較 f（a） 與 f（b） 的值：
- 如果 f（a） > f（b），最小值一定在 [a，1];
- 如果 f（a） < f（b），則在 [0，b];
- 如果 f（a） ≈ f（b），就在 [a，b] 之間。
不斷重複這個過程直到區間足夠小即可。 這個問題其實是典型的 optimization 思維題，重點在於你怎麼用“比較結果”逐步收縮搜索區間。
這一輪面完后我感覺狀態很好，40 分鐘左右的討論節奏流暢，和面試官交流也挺順暢的，最後對方也表示“思路挺清晰的”。
Final Interview：從研究聊到數學建模，體驗直線下滑
Final 一共兩輪，我只能說體驗非常參差不齊。
第一輪
開場照例是 background 聊天，主要是我講自己做過的 research 和專案，對方聽得還挺認真，也會跟著提細節問題，整體氛圍不錯。
接著開始進入數學題：
如何用一維的 [0,1] 均勻分佈去生成一個二維的均勻分佈？
如果二維空間是任意形狀（比如三角形、凸多邊形等），又該如何生成均勻分佈的點？
這個問題其實是個挺有意思的概率建模題。 思路可以從 mapping 出發：
- 首先利用 [0,1] 的均勻分佈構造二維正方形 [0,1]×[0,1];
- 然後用一個映射把正方形的邊界映射到目標凸形區域;
- 對內部點可以用邊界點的 weighted average 去近似。
我當時邊講邊畫草圖，對方點頭認可，整體感覺還挺順利的。
第二輪
繼續從背景聊起，但很快切換到更偏理論的題：
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)）。
問：多輪之後會發生什麼？
我當時列了一下前三輪的情況，發現 A+B 的總和始終遞增，但每種可能的 A、B 分佈在固定和的條件下概率是均等的，也就是一個比較「平滑」的過程。
題不算特別難，但面試官的問題風格變得有點「教條」，幾乎不怎麼引導，讓你單方面推演，體驗確實下降不少。 面完那一刻，我就感覺這輪可能懸了。
整體感受
Virtu 的流程挺標準：OA → Tech → Final，兩周左右出結果。 題目思維性強，尤其在 Technical 面那輪，很能看出候選人對演算法和數學直覺的理解。 Final 階段的題雖然不算特別刁鑽，但確實更偏理論推導，對溝通節奏要求也高。
如果你是準備投 Quant 或 Algo 相關崗位的同學，建議重點準備數學直覺和概率推導類問題，比如：
- 函數最值估計類（optimization intuition）
- 隨機過程建模（stochastic modeling）
- 分佈映射與變換（sampling & transformation）
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