想了解一下Risk Quant面试需要点的技能树

如题，之前发过一篇类似的帖子，但是沉了，于是打算开个新帖。
lz是Biostat，非MFE出身，想转Quant方向(以Risk Quant为主)，打算找明年的相关岗位实习。自知和科班出身的同龄人相比需要额外学习很多东西，故想在地里了解一下以往Risk Quant面试一般会涉及哪些内容。
我目前所知道的是：绿皮书和Leetcode的基础算法题是必备的，熟练R/Python/SQL作数据分析用，基本的ML模型原理要掌握，以及补充Time Series/Stochastic Calculus/Finance(Option, Derivatives...)方面的知识。想问一下各位前辈还有什么需要补充/修改的技能点吗?
不吝加米。

risk quant和credit risk这种toC做loaning的有啥区别

前辈有答案了吗，求指导