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第二章上(1 / 2)

1

“早上好。今天想喝点什么,拿铁还是手冲?”

他走进彡夏时,店长正在从展示墙上拿起一个照片相框擦拭。看到老朋友走了进来,店长熟络地打着招呼。自从那次躲雨走进这家咖啡店后,他就跟店长成为了朋友,每个工作日的早上来彡夏喝一杯咖啡已经成为了他的日常。一开始,店长还因为他是一个刚刚毕业的学生不肯收他的钱,不过知道他的工资有五位数之后就再也不跟他客气,还收下了他之前“赊欠”的咖啡钱。店长是他来到这座城市后认识的第一个朋友,他很珍惜这段友谊。

不过今天他却是来跟店长道别的。

“给我一杯雨天特供的拿铁吧。”

每次雨天,彡夏都会特供拥有太阳拉花的拿铁。奶泡在褐色的咖啡液体上延伸出白色的触手,如同乌云中的太阳。店长希望每个喝掉咖啡拉花的人,都能很快度过雨天,看到晴空中的太阳。他第一次带着雨水的湿气进入到这家咖啡店时,喝到的就是这样一杯新奇又带着温暖寓意的咖啡。

虽然是晴天,但是店长没有拒绝他的请求。她推上La Marzocco咖啡机的手柄,让咖啡液顺着银色圆弧落到杯中,又将奶泡打好。很快一杯太阳拉花的拿铁就做好了。

店长问他:“怎么突然想喝这个?”

他接过杯子,郑重地对店长说:“其实我今天是来告别的。”

“为什么突然要告别?你要出远门吗?”

“最近医生给我开了几种药物。医生也不建议我再继续每天一杯咖啡。”

“是突然感冒了吗?”店长放下正在擦拭的相框,担忧地看着他。

“因为其他的问题。并不是什么大毛病。只是医生不建议我继续喝咖啡。”

“确实需要遵循医嘱。无论你会不会再喝咖啡,我都希望你早日康复。其实我明天也要离开。我要出国参加一个国际拉花比赛。”

“你会取得好成绩的。你的太阳拉花是我见过最好的拉花。”1

“不过你和我的那个朋友要错过了。她明天会来帮忙。”

“可能是因为我们现在还不适合见面。我想我现在还不够好。”

“因为你要去看医生吗?她不会介意的,她是个很好的人。我原本想这一次也许能成功撮合你们两个。你们两个有相同的爱好,还是同一个专业。不过我也说不准你们是否合适,我自己之前也会识人不清。”想到在澳洲留学时交往的前男友,店长有些伤心,“我刚刚回国的时候,她真的帮了我很多,她自己那个时候都有些自顾不暇了。”

他想安慰店长,但又不知道说些什么。他在咖啡店坐了一会,想到他今天还要做新员工的面试官,便跟店长道别,离开了转角的咖啡店。

2

面试开始在上午十点,来求职的应届生早已在公司的走廊处等候。行政秘书叫了一个求职者的名字,一个男生站了起来,走进面试的会议室。

“请您花两分钟简单介绍一下自己。”

求职者在正对着面试官的椅子上坐下后,同为面试官的同事要求男生做一个自我介绍。

从上个月开始,他被安排负责公司的技术面。

同事按照面试的流程逐一问着求职者问题,每次面试他都要听上几十遍类似的问题和回答,他感到煎熬,思绪忍不住乱飘。

之前他还可以丢下这具身体,让另一个他应付这些他不擅长的场景。但是昨晚和今早他喝下的药物让另一个他一直处于沉睡中。他只能让自己留在这间会议室中,靠发呆打发时光。

面试官和求职者的问答还在继续。

面试官问求职者:“面对高压和快节奏的环境时,您是如何管理和处理压力的?”

“谢谢面试官的提问。首先,在学习和工作中,我是一个喜欢提前做好计划的人,我会将任务和工作分解为小的可管理的部分,并制定优先事项列表……”

求职者罗列了三条处理压力的方法。

同事的提问进入到了尾声,便在桌面下用腿碰了碰他,示意轮到他提问了。

他简单扫过手中的简历:“X大学硕士,Y大学本科,……,XX商赛四强,实习经历……”

求职者回答完了同事的问题后,双手扣在腿上,等待面试官的下一个问题。

他并不想为难这些参加面试的应届生,随意问了一个他认为很基础的问题:“你之前有没有用过Fama-French三因子模型?背诵一下SMB和HML因子的计算公式。”

参加面试的男生双手攥紧了裤子,肾上腺素在体内狂飙,汗水很快就爬上了额头。

他提出的问题确实很基础,不过恰好正中面试者的盲区。

三因子模型不是带进数据就用吗?为什么要记住SMB和HML因子的计算公式?面试者在心中绝望地想。

但是想到这份工作的工资,面试者决定在这个问题上再挣扎一下:“计算SMB和HML因子的一般步骤为收集数据、计算市值……”

牵强的回答。他默默在心里给这位参加面试的同学扣了一分。

第二名求职者走进了会议室。

“背诵一下资本资产定价模型的计算公式。”

面试第三名和第四名求职者时他同样先问了一个数学方面的问题。

“请你阐述一下正交的概念。”

“不好意思。但我想知道这个问题和我们今天的面试有什么关系。”

第四位求职者对他的问题提出了异议。

他放下手中翻看的简历,看了求职者一眼,“通过了面试后,你的工作就是在用模型进行分析和预测。而所有的模型都是建立在数学的基础上。我希望加入到团队的成员不止会使用模型,还能理解这些模型的原理。正交化是消除模型因子之间的共线性的数学原理,我不认为正交的概念与今天的面试无关。”

他的语气很平淡,并没有因为收到求职者的质疑而不满。

第四名求职者没能答出这个数学上的概念。

他又问了几个技术上的问题,求职者后几个问题都回答

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