IMC Trading Python Developer 面试经验分享 | 面试辅导 技术面试 面试准备
IMC Trading Python Developer 面试经验分享 | 面试辅导 技术面试 面试准备
面试流程
IMC Trading 的 Python Developer 面试整体分为两轮：
- 第一轮：HR 面试
- 第二轮：Home Assessment
第一轮：HR 行为面试
关键词：行为面试、技术栈、职业规划
- 面试内容：
- 讨论技术背景和使用过的技术栈。
- Trading 公司偏好使用的技术包括 FastAPI、Apache Spark、PostgreSQL 等。
- HR 对候选人的背景和领域是否匹配会有一定的关注，但即使经验与岗位技术栈不完全一致，只要基础扎实，仍有机会进入下一轮。
建议：
- 熟悉面试岗位的核心技术栈，能简要说明其特点和优点。
- 针对行为面试问题，用 STAR 法则 描述职业经历和成就。
第二轮：Home Assessment
关键词：转账问题、XML 处理、数据优化
任务概述：
- 数据规模：一个约 100MB 的 XML 文件，记录了 10 个银行账户间的转账明细。
- 任务目标：
- 简化转账记录：在可能的情况下，抵消 A 和 B 之间的双向转账，减少总交易次数。
- 保持账户平衡：确保最终每个账户的股票数量与初始一致。
- 挑战点：
- 数据处理需要优化，特别是 XML 解析和大量转账记录的逻辑梳理。
- 每笔转账包含手续费，需将手续费纳入抵消计算中。
难点分析：
- 数据规模：100MB 的文件对内存和效率提出要求，需要高效的 XML 解析。
- 抵消逻辑：需要构建一个算法来识别并合并双向转账，同时处理复杂的账户间交易。
- 时间限制：尽管有 3-4 天的准备时间，但实现高质量的解决方案需要精心设计。
解题思路：
- XML 解析：
使用 Python 的 ElementTree 或 lxml 库快速解析大文件，提取转账记录。 - 账户和交易建模：
- 将每个账户及其股票变动存储在一个字典中。
- 使用图结构表示账户间的交易关系，便于后续优化。
- 简化交易：
- 通过抵消相互交易，减少记录数量。
- 确保每次合并操作都保持账户的最终股票数量一致。
- 输出优化结果：
将优化后的交易记录写入 XML 或其他指定格式的文件。
- XML 解析：
面试总结与建议
- 技术准备：对 XML 数据解析、图算法（如最小生成树、网络流等）有深入理解，可以显著提高解题效率。
- 时间管理：合理分配 3-4 天的准备时间，优先完成基本功能后再进行优化。
- 测试用例：准备多种场景下的测试用例，验证算法在不同规模数据上的正确性和效率。
- 表现重点：注重解决方案的清晰性、鲁棒性以及性能优化，向面试官展现系统设计能力。
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