问的人多，就先从最难的那一问开始
九坤投资这轮校园招聘放出 131 个岗位。问得最多的一个问题不是"我能投什么"，而是"笔试是不是真的那么难"。下面是八个问题的完整回答。
一、笔试到底考什么，有多难
笔试是线上形式，时长 120 分钟，题目由三部分组成：十道选择题、三道编程题、两道证明题。
选择题涵盖概率论、线性代数、随机过程、高等数学，还夹着 C++ 底层原理和操作系统层面的内容。编程题的难度在竞赛题到高难度算法题之间。证明题是数学推演类，很多人直接空着。
难度评价是最高那一档。 有人反馈选择题"一半靠蒙"，编程题"一道没完整做出来"。这不是劝退，是想让你知道：临时抱佛脚没用，这场笔试考的是几年的底子。
二、笔试完了之后是什么流程
公开信息里能确认的只有笔试环节的细节，后续流程没有官方披露。结合这类机构的一般做法，可以合理预期的是技术面一到两轮、综合面一轮，部分岗位可能还有更资深的人参与终面。
需要提醒的是：后面的环节安排以官方通知为准。 我的建议是把重心先放在笔试上，笔试过不了，后面的准备都是空的。
三、技术面会继续考数学吗
大概率会。笔试里证明题占了两道，说明这家机构对数学推导能力的看重程度，远高于普通的技术岗面试。
准备的重点是概率论与随机过程。 不是背公式，而是能在白板上把推导过程写出来。线性代数的核心概念、高等数学里那些能推的结论，也要能现场讲。
一位顶尖院校的硕士分享说，进了团队之后"还经常要回去翻教材才能跟上节奏"。这句话本身就是最有用的信息。把教材翻旧，比多做十道模拟题更接近这场笔试的真实难度。
四、编程要准备到什么程度
能写出来是底线。 笔试的编程题难度已经在竞赛层级，面试的白板编程不会低于这个水平。
具体做法：刷题时重点练最优解，不要满足于暴力解法；把 C++ 的底层机制弄熟，包括内存管理、多线程；如果投的是量化开发方向，还要懂系统调用和并发模型。
别再纠结刷了多少题，关键是遇到没见过的问题时能不能讲清思路、写出能跑的代码。
五、哪些岗位值得投
这轮校招 131 个岗位里，成组出现的是"梧桐计划"：量化策略研究员、策略组合管理开发工程师、AI 工程师、Quant Developer、量化实现工程师、数据科学家、AI 算法研究员。这七类各两个，是这家机构的主力通道。
除了梧桐计划，还有前端开发、数据平台、AI4Science 方向的研究岗，以及 HR 管培生、量化交易分析师这类支持岗。
如果你的数学与编程都够，梧桐计划是最直接的目标；如果只擅长一端，可以从前端、数据平台这类工程岗切进去。
六、薪资水平怎么看
公开的薪酬统计里，这家机构九成以上岗位的月薪在 30K 到 50K 区间或以上，本科平均月薪和硕士平均月薪都落在三万五以上。
这个数字在金融行业里属于高位，但它和门槛是绑定的。 高薪对应的不是加班时长，而是笔试和面试里那条很难跨过去的线。谈薪时更该确认的是岗位归属和分组，而不是纠结区间高低。
七、现在这个时间点投还来得及吗
这轮校招的截止日期从 2026 年 11 月底排到 2027 年 3 月上旬，共五档。最早的一档就在下个月，最晚的一档要到明年春天。
节奏上建议这样安排：现在到 11 月底，把最核心的那批岗位投完；同时准备笔试，因为笔试通常统一安排，不会给太久。如果数学基础薄弱，可以考虑先投实习岗，用一整段时间补底子再进正式通道。
八、能不能用一句话给想去的人一个建议
别把它当一场考试来准备，把它当成一次能力的自查：如果你的数学推导和代码能力已经到位，这里是一条值得走的路；如果还差得远，那现在最该做的不是改简历，而是补那两块底子。