最近后台好多朋友私信问我ArkQuant方舟量化实习到底咋样，说网上信息太少，翻来覆去就那几条官话。正好我去年暑假在那儿干了三个月，加上身边几个哥们的经历，今天咱就坐一块儿好好唠唠这个ArkQuant方舟量化实习的真实情况。不吹不黑，全是掏心窝子的话，想投简历的可以先看看这篇再决定。
面试环节：到底卡不卡人？
先说说大家最关心的面试。我投的是量化研究岗，简历投出去大概一周收到笔试链接。ArkQuant方舟量化的笔试跟别家不太一样，不是纯刷题那种，里面夹杂了不少开放性的概率题和脑筋急转弯，比如那个经典的赌徒破产问题变种，还有让你设计一个高频交易策略的伪代码。说实话，笔试那会儿我差点放弃，因为跟学校学的完全两个路子。
过了笔试是两轮技术面，面试官挺年轻，问的东西很细。会盯着你简历上的项目深挖，你得真做过东西才行，光背八股文肯定糊弄不过去。有个哥们儿跟我说他面的时候被问到用Python实现一个实时数据流去重算法，要求内存占用最小，当场手写。所以想去ArkQuant方舟量化实习的，建议把数据结构和刷题好好练练，特别是跟时间序列、订单簿相关的。
最后是HR面，倒没啥刁钻的，就问你能不能接受加班、对工作地点有没有要求。整体感觉面试流程挺紧凑的，两周内走完，效率算高的。
日常工作：量化实习到底干啥活？
很多人以为量化实习进去就是写策略躺着赚钱，想多了兄弟。我在ArkQuant方舟量化实习那阵子，头两周基本在看文档和熟悉他们内部的回测框架。代码量很大，注释写得一般，上手有一定门槛。不过好在带我的mentor人不错，属于那种你问一句他给你讲十句的类型，但前提是你得自己先动脑子想。
真正干活之后，主要就是数据清洗、因子分析、回测验证这几件事轮流转。听起来简单，做起来挺磨人的。我记得有次为了处理一个期货数据的异常跳空，折腾了整整两天，最后发现是交易所结算价搞错了。这种经验学校里面学不到，但确实能让你对市场数据的敬畏心拉满。
另外他们比较看重细节，代码规范要求很高，变量命名、函数拆分都有讲究。提交的代码得通过CI检查才能合进去，刚开始有点烦，但习惯了之后发现这习惯挺好的。
团队氛围和福利待遇：钱给够吗？
讲真，ArkQuant方舟量化的实习工资在业内算中上水平，够你在上海租个还不错的单间，每天吃好喝好还能存点。办公室环境属于那种极简风，零食饮料管够，每周五下午有技术分享会，偶尔会请外面的私募大佬来聊市场。
团队氛围这块儿，我觉得是两极分化。做研究的同事普遍比较安静，各自盯着屏幕，但一到讨论问题的时候就特别较真，经常为一个参数争得面红耳赤。做开发的同事就活泼一些，中午一起吃饭打游戏啥的都有。整体感觉更像学校实验室，没有太多职场勾心斗角，这点对实习生来说挺友好的。
不过要提醒的是，加班确实是有的，尤其碰上策略上线或者月度结算那几天，晚上十点走是常态。但不会让你通宵，这点比某些券商好多了。
实习收获与转正前景：这趟值不值？
三个月下来，我自己感觉收获最大的是对量化研究整个流程有了系统的认识。从拿到原始数据到因子入库，再到策略回测和模拟交易，每个环节大概怎么回事心里有数了。这些东西光看研报是看不出来的，必须亲手摸一遍。
转正方面，ArkQuant方舟量化这边实习转正的坑位不算多，但表现好的话机会还是有的。跟我同期的一个实习生，因为某次周报里提出的一个择时思路被采纳了，直接给了return offer。所以想留下来的，干活的时候多动点脑子，别光当执行工具。
最后总结一下，ArkQuant方舟量化实习适合那种对量化有热情、能扛压、愿意动手折腾的人。如果你只是想刷个大厂履历，那可能有点失望，因为这边节奏快、任务实，混日子不太现实。但要是真想学东西，这里确实是个不错的跳板。
好了，今天就唠到这儿。还有什么想了解的，比如笔试具体题目、怎么准备面试，评论区留言，我看到了再专门写一篇。祝大家都能拿到心仪的量化实习offer！
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