從 ProgramHelp 實際帶過的候選人反饋來看， Bloomberg SWE 技術面有一個非常穩定的風格：
不靠極限演算法刷人，而是透過專案細節、工程判斷和程式碼質量，篩掉“只會刷題但沒做過系統”的候選人。
如果你簡歷裡的專案是實打實做過的，這套流程並不吃虧；
但如果專案偏包裝，這場面試會非常難受。
Bloomberg SWE 面試流程概覽
整體一共兩輪 Technical Interview：
- 每一輪 3 位面試官
- 其中 1 位是 shadow（旁聽），主要記錄表現
- 每一輪流程高度一致
每一輪都會經歷：
- 簡短 self-intro
- 簡歷專案深挖
- Coding 或工程場景題
需要強調的是，Bloomberg 並不會把專案討論當成寒暄，而是當成正式考核的一部分。
第一輪 Technical Interview
Self-intro 與專案深挖
自我介紹結束後，面試官會直接從你簡歷上的專案切入，而且是順著你說的點一路往下追問。
常見追問方向包括：
- 為什麼選這個技術方案
- 當時有沒有其他選擇
- 資料規模或併發翻倍後是否還能撐住
- 這個設計上線後最容易出問題的地方在哪裡
從 ProgramHelp 的角度來看，這一段其實是在考察你是否真的參與過系統設計，而不是隻寫過功能程式碼。
Coding 題一：括號匹配與冗餘括號判斷
題目要求分為兩層：
第一層是基礎的括號匹配是否合法
第二層是進階要求，判斷是否存在冗餘括號（redundant parentheses）
例如：
((a-d) + ((b+c)))
雖然括號完全匹配，但 b+c 外層被多包了一層沒有語義價值的括號，這種情況需要返回 false。
這道題的關鍵不在於棧本身，而在於是否意識到：
括號合法不等於表示式合理
常見實現思路是：
- 使用 stack 處理括號匹配
- 每次遇到右括號時，檢查對應左括號之間是否真正包含運算子或有效表示式
- 如果只是單一變數或表示式被包裹，則判定為冗餘
這類題非常符合 Bloomberg 的風格，更偏程式碼質量和語義判斷，而不是演算法技巧。
Coding 題二：多銀行匯率聚合系統
題目背景是一個簡化的匯率系統：
- 不同 bank 會不斷上報 exchange rate
- 同一家 bank 的新 rate 會覆蓋舊值
- 查詢時，需要返回某個 currency pair 在所有 banks 中的平均匯率
典型可行解法是使用多個 hash map 進行拆分管理，例如：
- bank -> currency pair -> rate
- currency pair -> sum
- currency pair -> count
在 add rate 時需要注意：
- 如果該 bank 之前已經上報過該 currency pair
- 需要先從 sum 中減去舊值，再加新值
- 避免統計重複
查詢時可以做到 O(1) 返回平均值。
這道題表面是資料結構題，實際上在考察你是否具備狀態更新和一致性意識。
第二輪 Technical Interview
專案深挖依舊是主線
第二輪的 self-intro 和專案討論流程與第一輪完全一致，但追問會明顯更偏工程落地：
- 如果這是 Bloomberg 內部系統，哪些地方最容易出事故
- 哪些設計是為了應付規模，而不是當前需求
從 ProgramHelp 經驗來看，第二輪對專案的容錯率更低。
工程場景題：高延遲第三方 API 替換
這一輪的題目更偏系統設計與工程判斷。
給定場景是：
- 一個 class 內部呼叫某個 third-party API
- 外部程式碼會迴圈呼叫這個 class 的多個例項
- 現在原 API 被廢棄，需要替換為新的 API
- 新 API 的 latency 明顯更高
面試官的第一個問題通常是：如何降低整體延遲影響？
合理的回答方向包括：
- 非同步呼叫
- 併發控制
- batching 請求
- 是否有快取空間
隨後會繼續追問：
如果 batch 上傳過程中失敗怎麼辦？
這裡考察的是工程穩定性，而不是“會不會 retry”。
比較完整的思路是：
- 根據返回的 error code 區分是否可重試
- 對 transient error 使用 exponential backoff
- 設定最大重試次數
- 必要時引入 fallback 或失敗記錄機制
Bloomberg 在這類問題上非常看重你是否具備生產系統思維。
Bloomberg SWE 面試核心側重點總結
從 ProgramHelp 多場實戰經驗來看，這類面試重點集中在幾個方面：
- 專案是否真實，是否能經得起追問
- 寫的程式碼是否考慮長期維護
- 面對系統變化時，是否能做出合理取捨
- 是否具備基礎但紮實的工程判斷能力
演算法難度本身不極端，但對“工程感”的要求非常明確。
ProgramHelp 經驗建議
如果你在準備 Bloomberg SWE：
- 專案準備優先順序高於刷難題
- 常見資料結構題要寫得非常乾淨
- 對 latency、retry、backoff、覆蓋更新這類工程概念要非常熟
- 回答問題時，多從“如果這是線上系統”角度展開
這類公司更願意給能穩定寫程式碼、長期維護系統的人 offer。
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