Полный цикл отбора в Spectral на SWE (HFT)

Полный цикл отбора в Spectral на SWE (HFT) Недавно рассказывали про отбор в Fast Forward на кванта, теперь расскажем как проходит отбор на SWE. Здесь уже намного меньше математики и ML, зато гораздо больше плюсов, алгоритмов, многопоточности, сетей и понимания того, как код работает непосредственно на железе. Полтора года назад наш выпускник проходил туда отбор, делимся как прошли этапы. Условия (hr созвон) Первый созвон был с hr, поспрашивали про опыт, проекты и достижения. Здесь, как и на кванта, стоит заранее подготовить нормальный рассказ про себя и мотивацию идти именно в HFT. Желательно уметь объяснить, почему вам интересна низкоуровневая разработка, оптимизация и работа с производительностью. Касательно зп назвали только диапазон (это было полтора года назад и вижу что вилки сильно уже изменились, тогда мне назвали 50-60к долларов) Тестовое На тестовое также лучше заранее выделить почти целый день. Здесь уже задача была ближе к разработке инфраструктуры для обработки биржевых данных. Нужно было реализовать обработку большого потока событий и поддерживать некоторое состояние системы. Сам алгоритм был достаточно простой, основной упор скорее был на качество реализации и производительность. Смотрели на количество аллокаций, копирований, выбор структур данных и в целом насколько человек понимает, где код может начать тормозить. То есть здесь опять же главное не намудрить с архитектурой, а написать достаточно простое и быстрое решение. Первый тех собес Первый тех собес был в основном посвящен C++ и низкоуровневой части. По времени примерно полтора часа, при этом ощущение опять же что жесткого тайминга особо нет. Очень много спрашивали по самому языку: работа памяти, object lifetime, move semantics, виртуальные методы, smart pointers, RAII, undefined behavior. Отдельно достаточно подробно проходились по STL и внутреннему устройству основных структур данных. Например могли спросить как устроены vector, map, unordered_map, чем они отличаются не только по асимптотике, но и по тому как лежат в памяти и как это влияет на производительность. Дальше достаточно быстро перешли к компьютерной архитектуре. Спрашивали про кэши процессора, cache lines, locality, branch prediction, virtual memory, page faults и TLB. Были небольшие устные кейсы, где нужно было объяснить почему два одинаковых по асимптотике куска кода могут работать с очень разной скоростью. Отдельный большой блок был по многопоточности: mutex, spinlock, atomics, data race, false sharing, memory ordering. Здесь скорее проверяли понимание, а не знание стандарта C++ наизусть. Также немного поспрашивали Linux: процессы, потоки, context switch, syscalls, профилирование и какие инструменты можно использовать чтобы искать bottleneck'и. Второй тех собес Второй тех собес уже был намного больше похож на классическое алгоритмическое интервью. Было несколько задач уровня выше хард литкода по сути со школьных олимпиад 1го уровня или всоша. Задачи в основном были на структуры данных, одну даже дали на разделяйку на дереве (центроиды) . Отдельно была задача на объединение нескольких потоков отсортированных данных и задача на реализацию кольцевого буфера. После решения обычно начинали задавать дополнительные вопросы: можно ли сделать быстрее, уменьшить память, убрать лишние аллокации или как решение изменится если оно будет использоваться из нескольких потоков. То есть здесь важно не только написать правильный алгоритм, но и уметь рассуждать о том, насколько хорошо он будет работать в реальной системе. Также немного погоняли по сетям: TCP/UDP, multicast, сокеты, blocking/non-blocking IO, почему в HFT часто используют UDP для market data и где вообще может появляться лишняя задержка. Для подготовки советую наш курс алгоритмы про . ➡ Записаться . System design Отдельный кусок собеса был посвящен небольшому систем дизайну, но это не классические задачи из бигтеха в духе "спроектируйте Twitter". Здесь дали кейс вокруг обработки market data и отправки ордеров. Нужно было примерно рассказать как