滑铁卢UWaterloo MQF 2020 面经

准备面试的时候发现这个项目的面经少之又少，就打算记录一下

面试可以选择in person或者phone interview, 如果选电话面，就会在时间到了的时候打给你，只有语音无视频的那种，我选了team1，不知道team的区别在哪，估计应该都差不多？
我的面试官有两位，大概前十分钟是一位，后十分钟是一位（太紧张了以至于没有记住名字，再加上电话也听不清）
面试我大概面了23分钟左右，先接通电话会和你说面试距离流程：自我介绍-他们提一些问题-最后我可以向他们提问

提问的问题都比较tech，但感觉不是很难，都是基础题，会事先问你有没有纸和笔在身边。
1. 比较exp(2)和(exp(1)+exp(3))/2这两个数的大小，怎么比较的
2. 求极限：当x趋向于0时，xlnx的极限
3. 怎么定义对称矩阵
4. 特征向量的定义
5. 实对称矩阵的特征向量有什么特性
6. 矩阵的determinant和特征值有什么关系
7. 让你介绍一个可以用于求解f(x)=0的数值方法
8. 最常用的编程语言以及介绍一个你用这个语言完成的project
9. 中美贸易战是怎么一回事，金融的部分还问了一两个问题，但因为金融背景0，就都说sorry不会了。

最后我提问的时候，问了面试的人和录取的人数，他们说大概面了70-80个人，打算录取15-20个，历年program的size好像都是15-20。
感觉和自己没啥缘分了，发个面经攒攒人品。

哇 楼主的面试好难啊。。。我上周也刚刚面完，来分享一下我的题吧
我选的是电话面试，面试前以为是vedio，后来发现是单纯打电话，所以可以提前把电脑备好随时搜问题 lol
我选的是面试team2，两个人，也没听清楚名字，但感觉第一个是中国人，第二个是非加拿大老外，即将任教MQF里的一门ML的课程
总的来说，我的题没有数学，基本上是finance和一些应用的方面，问题问的相对比较偏application和你的想法是怎么样的 （也有可能是我一直答的是偏重于我是什么想法。。。）

1. 介绍自己，谈谈自己的背景为什么适合MQF，以及为什么想来MQF和未来的职业规划
2. 什么是volatility？ Realized volatility和implied volatility的区别？
3. 一个case，问你要不要买这个金融产品，给时间你计算，如果算不出结果的话可以分享自己的思路。
接下来是另一个教授问的问题了，就是那个教AI/ML的
4. 你说上学期上了reinforcement learning，请问你学到了什么？
5. ML在finance里的应用？
6. 本科最喜欢那个领域的课程？
7. 你对我们有什么问题？

-baidu 1point3acres最后提问的时候，我问了请问UT MMF和你们program有什么区别吗，对方回答说我们课程更加理论化，UT的比较像本科大四大五的课，我们是phd level
说实话这个感觉很牛逼，但又有点把我吓到了，然后我又问你们这么难对找工作的帮助大吗，有没有考虑过更改一下课程设置呀？
他们说我们的学生经过这些训练，竞争力更加强，找工作的时候employer会优先考虑我们的学生，而且以后职场升职也更快。现在我们也会加入ML/AI在finance里的应用的课，感兴趣的可以上

最后是知道了一周之后出结果
祝大家好运！

感谢分享！