面試過 Bloomberg（BBG）或者類似頂級 FinTech 大廠的同學都知道，這家的風格有點「玄學」。有時候你覺得自己程式碼寫得不錯，但反手就是一個 Rej。
昨天，一位剛結束 BBG 面試的同學找到了我們 oavoservice 複盤。他的經歷非常典型：程式碼做出來了，但過程中的「微小猶豫」，在一位 15 年經驗的 Manager 眼裡，可能就是扣分點。
01 開局：由 15 年 SRE Manager 坐鎮的「壓力面」
這次的面試官 title 很重：Data Engineering - Infra/SRE Manager，在這家公司待了整整 15 年。
這種級別的面試官，通常不會按部就班地念題庫。他一上來先花了整整 30 分鐘 聊履歷。
注意，這 30 分鐘不是閒聊，而是他在構建你的「能力畫像」。
面試官的問題非常刁鑽且聚焦 Data：
「你處理過最大的資料量是多少？具體是多少 GB/TB？」
「具體是怎麼操作的？Pipeline 怎麼搭的？」
「之前遇到的最大 Challenge 是什麼？」
最致命的一個 Behavioral Question 是：
「你為什麼沒有在上一家實習的公司留下來？」
這是一個典型的**「紅旗測試」(Red Flag Check)**。很多候選人在這裡回答得支支吾吾，或者不小心暴露了性格缺陷/能力短板。面對這種「老江湖」，你的任何一點邏輯漏洞都會被捕捉到。
oavoservice 獨家視角： 對於 DE/Infra 崗位，面試官問「資料量」和「操作細節」，是在判斷你是在**「寫玩具程式碼」還是真的有「工業級實戰經驗」**。如果你的履歷經不起這種深挖，前面 30 分鐘其實就已經掛了。
02 Coding 環節：LC 56 變種，輸在了「猶豫」上
後半場是一道 Coding，題目是經典的 LeetCode 56. Merge Intervals 的變種，難度 Medium。
邏輯本身不難，候選人也迅速給出了思路和複雜度分析，得到了認可。但在真正落筆寫程式碼時，出現了一個看似不起眼、實則致命的插曲。
題目給的是一個 List，候選人問能不能自定義 Input 類型。面試官說：「你想用什麼都行。」
候選人一開始順著題目用了 List，寫了幾分鐘發現處理區間合併時，用 2D Array（二維陣列）其實寫起來更順手、更乾淨。於是，他中途停下來，刪掉程式碼，換成了陣列重新寫。
這一刻，空氣凝固了。
雖然最後程式碼寫完了，邏輯也講通了，但面試官全程 Poker Face，沒有任何反應，也沒有讓 Run Code，直接進入了最後的 Q&A。
03 為什麼「換資料結構」會成為隱患？
你可能會問：「我最後寫出來了啊，換個寫法有什麼關係？」
在一位 15 年資深的 Engineering Manager 眼裡，這不僅僅是寫法問題，而是 Engineering Judgment（工程判斷力） 的體現。
工具熟練度： 對於 Merge Intervals 這種經典 Pattern，成熟的工程師應該在看到題目的瞬間，就知道什麼資料結構最適合（Sorting + Iteration）。中途切換，說明你對語言特性的 API 或者演算法落地的「肌肉記憶」不夠。
溝通成本： 面試官說「隨便你」，其實是在看你的決策能力。猶豫和反覆，在快節奏的 Infra 團隊中，往往意味著溝通成本的增加。
面試官的沉默，往往不是滿意，而是在心裡默默評估你的 Seniority Level。
04 總結：魔鬼藏在細節裡
這位同學複盤時感慨：「總結就是刷題還是不夠細緻，不應該在這種基礎決策上卡殼。而且履歷深挖的部分，其實可以回答得更從容。」
是的，大廠面試，尤其是面對 Manager 面，程式碼寫出來只是 Base Line。他們考察的是：
履歷的顆粒度： 你能不能從容應對「資料量級」的拷問？
Coding 的絲滑度： 你能不能一次性選對最優的資料結構，而不是邊寫邊改？
職場情商： 你能不能完美化解「為什麼沒留用」這種尖銳問題？
還在因為「細節」跟 Offer 擦肩而過？
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