从 ProgramHelp 实际带过的候选人反馈来看， Bloomberg SWE 技术面有一个非常稳定的风格：
不靠极限算法刷人，而是通过项目细节、工程判断和代码质量，筛掉“只会刷题但没做过系统”的候选人。
如果你简历里的项目是实打实做过的，这套流程并不吃亏；
但如果项目偏包装，这场面试会非常难受。
Bloomberg SWE 面试流程概览
整体一共两轮 Technical Interview：
- 每一轮 3 位面试官
- 其中 1 位是 shadow（旁听），主要记录表现
- 每一轮流程高度一致
每一轮都会经历：
- 简短 self-intro
- 简历项目深挖
- Coding 或工程场景题
需要强调的是，Bloomberg 并不会把项目讨论当成寒暄，而是当成正式考核的一部分。
第一轮 Technical Interview
Self-intro 与项目深挖
自我介绍结束后，面试官会直接从你简历上的项目切入，而且是顺着你说的点一路往下追问。
常见追问方向包括：
- 为什么选这个技术方案
- 当时有没有其他选择
- 数据规模或并发翻倍后是否还能撑住
- 这个设计上线后最容易出问题的地方在哪里
从 ProgramHelp 的角度来看，这一段其实是在考察你是否真的参与过系统设计，而不是只写过功能代码。
Coding 题一：括号匹配与冗余括号判断
题目要求分为两层：
第一层是基础的括号匹配是否合法
第二层是进阶要求，判断是否存在冗余括号（redundant parentheses）
例如：
((a-d) + ((b+c)))
虽然括号完全匹配，但 b+c 外层被多包了一层没有语义价值的括号，这种情况需要返回 false。
这道题的关键不在于栈本身，而在于是否意识到：
括号合法不等于表达式合理
常见实现思路是：
- 使用 stack 处理括号匹配
- 每次遇到右括号时，检查对应左括号之间是否真正包含运算符或有效表达式
- 如果只是单一变量或表达式被包裹，则判定为冗余
这类题非常符合 Bloomberg 的风格，更偏代码质量和语义判断，而不是算法技巧。
Coding 题二：多银行汇率聚合系统
题目背景是一个简化的汇率系统：
- 不同 bank 会不断上报 exchange rate
- 同一家 bank 的新 rate 会覆盖旧值
- 查询时，需要返回某个 currency pair 在所有 banks 中的平均汇率
典型可行解法是使用多个 hash map 进行拆分管理，例如：
- bank -> currency pair -> rate
- currency pair -> sum
- currency pair -> count
在 add rate 时需要注意：
- 如果该 bank 之前已经上报过该 currency pair
- 需要先从 sum 中减去旧值，再加新值
- 避免统计重复
查询时可以做到 O(1) 返回平均值。
这道题表面是数据结构题，实际上在考察你是否具备状态更新和一致性意识。
第二轮 Technical Interview
项目深挖依旧是主线
第二轮的 self-intro 和项目讨论流程与第一轮完全一致，但追问会明显更偏工程落地：
- 如果这是 Bloomberg 内部系统，哪些地方最容易出事故
- 哪些设计是为了应付规模，而不是当前需求
从 ProgramHelp 经验来看，第二轮对项目的容错率更低。
工程场景题：高延迟第三方 API 替换
这一轮的题目更偏系统设计与工程判断。
给定场景是：
- 一个 class 内部调用某个 third-party API
- 外部代码会循环调用这个 class 的多个实例
- 现在原 API 被废弃，需要替换为新的 API
- 新 API 的 latency 明显更高
面试官的第一个问题通常是：如何降低整体延迟影响？
合理的回答方向包括：
- 异步调用
- 并发控制
- batching 请求
- 是否有缓存空间
随后会继续追问：
如果 batch 上传过程中失败怎么办？
这里考察的是工程稳定性，而不是“会不会 retry”。
比较完整的思路是：
- 根据返回的 error code 区分是否可重试
- 对 transient error 使用 exponential backoff
- 设置最大重试次数
- 必要时引入 fallback 或失败记录机制
Bloomberg 在这类问题上非常看重你是否具备生产系统思维。
Bloomberg SWE 面试核心侧重点总结
从 ProgramHelp 多场实战经验来看，这类面试重点集中在几个方面：
- 项目是否真实，是否能经得起追问
- 写的代码是否考虑长期维护
- 面对系统变化时，是否能做出合理取舍
- 是否具备基础但扎实的工程判断能力
算法难度本身不极端，但对“工程感”的要求非常明确。
ProgramHelp 经验建议
如果你在准备 Bloomberg SWE：
- 项目准备优先级高于刷难题
- 常见数据结构题要写得非常干净
- 对 latency、retry、backoff、覆盖更新这类工程概念要非常熟
- 回答问题时，多从“如果这是线上系统”角度展开
这类公司更愿意给能稳定写代码、长期维护系统的人 offer。
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