面试过 Bloomberg（BBG）或者类似顶级 FinTech 大厂的同学都知道，这家的风格有点"玄学"。有时候你觉得自己代码写得不错，但反手就是一个 Rej。
昨天，一位刚结束 BBG 面试的同学找到了我们 oavoservice 复盘。他的经历非常典型：代码做出来了，但过程中的"微小犹豫"，在一位 15 年经验的 Manager 眼里，可能就是扣分点。
01 开局：由 15 年 SRE Manager 坐镇的"压力面"
这次的面试官 title 很重：Data Engineering - Infra/SRE Manager，在这家公司待了整整 15 年。
这种级别的面试官，通常不会按部就班地念题库。他一上来先花了整整 30 分钟 聊简历。
注意，这 30 分钟不是闲聊，而是他在构建你的"能力画像"。
面试官的问题非常刁钻且聚焦 Data：
"你处理过最大的数据量是多少？具体是多少 GB/TB？"
"具体是怎么操作的？Pipeline 怎么搭的？"
"之前遇到的最大 Challenge 是什么？"
最致命的一个 Behavioral Question 是：
"你为什么没有在上一家实习的公司留下来？"
这是一个典型的**"红旗测试" (Red Flag Check)**。 很多候选人在这里回答得支支吾吾，或者不小心暴露了性格缺陷/能力短板。面对这种"老江湖"，你的任何一点逻辑漏洞都会被捕捉到。
oavoservice 独家视角： 对于 DE/Infra 岗位，面试官问"数据量"和"操作细节"，是在判断你是在**"写玩具代码"还是真的有"工业级实战经验"**。如果你的简历经不起这种深挖，前面 30 分钟其实就已经挂了。
02 Coding 环节：LC 56 变种，输在了"犹豫"上
后半场是一道 Coding，题目是经典的 LeetCode 56. Merge Intervals 的变种，难度 Medium。
逻辑本身不难，候选人也迅速给出了思路和复杂度分析，得到了认可。 但在真正落笔写代码时，出现了一个看似不起眼、实则致命的插曲。
题目给的是一个 List，候选人问能不能自定义 Input 类型。 面试官说："你想用什么都行。"
候选人一开始顺着题目用了 List，写了几分钟发现处理区间合并时，用 2D Array（二维数组）其实写起来更顺手、更干净。 于是，他中途停下来，删掉代码，换成了数组重新写。
这一刻，空气凝固了。
虽然最后代码写完了，逻辑也讲通了，但面试官全程 Poker Face，没有任何反应，也没有让 Run Code，直接进入了最后的 Q&A。
03 为什么"换数据结构"会成为隐患？
你可能会问："我最后写出来了啊，换个写法有什么关系？"
在一位 15 年资深的 Engineering Manager 眼里，这不仅仅是写法问题，而是 Engineering Judgment（工程判断力） 的体现。
工具熟练度： 对于 Merge Intervals 这种经典 Pattern，成熟的工程师应该在看到题目的瞬间，就知道什么数据结构最适合（Sorting + Iteration）。中途切换，说明你对语言特性的 API 或者算法落地的"肌肉记忆"不够。
沟通成本： 面试官说"随便你"，其实是在看你的决策能力。犹豫和反复，在快节奏的 Infra 团队中，往往意味着沟通成本的增加。
面试官的沉默，往往不是满意，而是在心里默默评估你的 Seniority Level。
04 总结：魔鬼藏在细节里
这位同学复盘时感慨："总结就是刷题还是不够细致，不应该在这种基础决策上卡壳。而且简历深挖的部分，其实可以回答得更从容。"
是的，大厂面试，尤其是面对 Manager 面，代码写出来只是 Base Line。 他们考察的是：
简历的颗粒度： 你能不能从容应对"数据量级"的拷问？
Coding 的丝滑度： 你能不能一次性选对最優的数据结构，而不是边写边改？
职场情商： 你能不能完美化解"为什么没留用"这种尖锐问题？
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