Warum selbst erfahrene quantitative Analysten es in Vorstellungsgesprächen schwer haben

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Warum selbst erfahrene quantitative Analysten es in Vorstellungsgesprächen schwer haben

Wer sich als erfahrener Quant für eine neuer Stelle in einer Investmentbank bewirbt, könnte davon ausgehen, dass die Vorstellungsgespräche ein Kinderspiel sind. Doch weit gefehlt.

Dirk Bester ist quantitativer Analyst im Finanzbereich, hat seine Doktorarbeit zu „Bayesian algorithmic design“ verfasst und war in den letzten fünf Jahren bei Vorstellungsgesprächen in einer ganzen Reihe von Unternehmen, darunter Barclays, Blackrock, BNP Paribas, Cumulus, G-Research, Goldman Sachs, GSA Capital, J.P. Morgan, Man Group, Oxford Asset Management, RBC, RBS, Squarepoint Capital, Two Sigma, UBS und Winton Capital. In einem Post auf Github beschreibt er im Detail, was er bei den Vorstellungsgesprächen erlebt hat. Der Text ist Pflichtlektüre – nicht nur für alle, die sich als Quant oder Stratege bewerben, sondern auch für alle, die über das Jahr 2025 hinaus noch in der Finanzbranche arbeiten wollen.

Wir haben uns mit Bester zum Interview verabredet (im August 2020). Er hat mittlerweile eine Stelle gefunden und wird ab und an noch zu Vorstellungsgesprächen bei anderen Banken eingeladen. Gleichzeitig schicken auch andere ihm Fragen, die sie in aktuellen Bewerbungsgesprächen beantworten müssen. Er sagt, dass die Fragen, die man Quant-Bewerbern stellt, offenbar laufend angepasst werden.

„Es gibt immer mehr Coding-Fragen und Coding-basierte Denkaufgaben“, so Bester. „Wer sich heute als Quant bewirbt, muss viel über Algorithmen und Datenstrukturen wissen. Die Fragen sind ähnlich wie die, die einem bei Google oder Facebook gestellt werden.“

Bester erklärt, dass man als Quant Bewerber in Python oder C++ programmieren können muss und dass man sich auf spezifische Fragen zu Machine Learning und zum Programmieren in einem Produktionsumfeld einstellen sollte. Ganz anders als vor zehn Jahren, als in Vorstellungsgesprächen lediglich mathematische Fähigkeiten und Kenntnisse in stochastischer Analysis abgefragt wurden.

Der Annahme, dass Vorstellungsgespräche im Banking leichter seien als im Tech-Bereich, widerspricht Bester. „Das Niveau ist unverändert hoch – neu hinzu gekommen ist jetzt ein Fokus auf Tech. Der Grund ist, dass Quants bei Banken heute auch Production Code schreiben müssen.“

Bester erklärt, dass die neuen Anforderungen im Vorstellungsgespräch für Leute, die sich schon länger nicht mehr beworben haben, eine Herausforderung darstellen. „Viele sind wirklich geschockt“, sagt er. „Leute mit viel Erfahrung sollen im Bewerbungsprozess Algorithmen für Denkaufgaben entwickeln. Viele gehen sind davon aus, dass sie so etwas auf ihrem Level nicht mehr machen müssten.“

Hier einige Fragen, auf die sich Bewerber laut Bester einstellen sollten:

  • Wann würden Sie in der objektorientierten Programmierung inheritance verwenden und wann composition?

  • Schreiben Sie eine Funktion, um festzustellen, ob eine verknüpfte Liste zirkulär ist

  • Was ist der Unterschied zwischen Lasso- und Kammrückführung? Was ist eine L-1- und L-2-Norm, und wie würde eine L-0,5-Norm aussehen?

  • Was ist mit „Drop-out“ gemeint, wenn wir mit neuronalen Netzen arbeiten?

  • Schreiben Sie eine Funktion, um alle Permutationen einer gegebenen Zeichenfolge zu erzeugen.

  • Wie würden Sie die Linux-Befehlszeile verwenden, um alle Python-Dateien auf Ihrem Computer zu finden, die eine bestimmte Zeichenfolge enthalten?

  • Schreiben Sie einen Algorithmus, der eine Liste nimmt und alle Elemente darin nach dem Zufallsprinzip mischt. Tun Sie dies an Ort und Stelle.

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