Bloomberg Intern 面经|彭博 26 Intern 面试流程|Bloomberg 面试第一轮

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anthony
Anthony W
Senior @ Meta

UCSD博士毕业,前Pinterest senior MLE。在CVPR、ECCV等顶级学术会议上以第一作者身份发表过十余篇论文。研究方向集中在可解释的人工智能和鲁棒模型架构的研究。对MLE的面试技巧和得分点了如指掌,培训了团队内的数十名新同事。

Luke P

Senior @ 谷歌

前谷歌高级软件开发工程师,精通分布式系统、云计算和大规模数据处理。在顶级技术会议KubeCon和Google Cloud Next上发表多篇技术报告。专注于提升系统的可扩展性和可靠性。在Github上发布了System Design面试手册,收获上千 🌟

samuel
Samuel
Nick L
L6 @ Amazon

前 Amazon 工程老兵,长期深耕SDN核心系统研发。专注于提高系统的可扩展性、可靠性和成本效率。在服务治理、网络系统、事件驱动架构方面有丰富的实战经验。专做 Amazon 和 Meta 的 SDE 面试辅助,一年内帮助候选人成功斩获超过 30 个 L5和 L6 offer。

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总体结构

第一轮时长 60 分钟,分三个阶段。前十分钟是自我介绍和项目交流,随后约四十五分钟完成两道算法题,最后会有一个简短的QA环节。


开场

面试开始后,双方会先做一个简短的自我介绍。随后面试官要求我选择一个 most interesting project 进行详细讲解。我介绍了自己在上一次实习中完成的一个数据处理系统。这部分的提问比较模板化,和大部分公司很不一样,不会深挖技术细节。常见问题包括biggest challenge、如果重新做一遍会如何改进、是否有团队合作以及个人在其中的角色、为什么选择 Bloomberg 等。正常不会因为这个环节挂掉面试。


算法题

核心部分是两道算法题,均在 HackerRank 上完成。面试官没有要求共享屏幕,每道题大约二十分钟,重点是实时 verbal reasoning。在写代码之前,需要先清晰解释思路,并在面试官认可后再动手编码。写完代码后,必须说明时间复杂度和空间复杂度。面试官通常会提出一两个额外条件或 follow-up 。整体不要求运行代码,更注重推理过程和清晰度。


第一题:Merge Intervals with Custom Merge Rule

题目要求给定一组区间 [start, end],但与经典的合并重叠区间不同,这里定义了一个新的合并规则:如果两个区间之间的间隔小于等于 k,则也需要合并。例如输入 [[1,3],[6,8],[9,10]],当 k = 2 时,第二和第三个区间需要合并成 [6,10]。解题思路是先按照起点排序,然后线性扫描。维护一个当前合并区间 (start, end),如果下一个区间的 start <= end + k,则更新 end = max(end, next_end)。否则将当前区间加入结果并重置窗口。时间复杂度是 O(n log n),来源于排序;空间复杂度是 O(n),用于存储结果列表。面试官的 follow-up 是讨论如何在 streaming 场景下处理无限输入流。我的回答是可以使用一个平衡树或最小堆维护活动区间,每次新输入一个区间就与相邻区间尝试合并,这样能够在线完成近似的合并操作。


第二题:Longest Alternating Subarray

第二题是个高频题。给定一个int array,要求找出最长的连续子数组,使得相邻元素的差值符号交替(例如 [1,3,2,4,3] 是合法的,因为差值符号为 + - + -)我首先说明暴力法是 O(n^2),但可以用linear时间完成。具体思路是从左到右扫描数组,维护当前交替长度和上一次差值的符号。若当前差值符号不同于上一次,则长度加一;若相同则重新计数。最后取最大值。算法时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)。面试官随后增加了约束:要求在原地(in-place)修改数组,使得前缀部分保存最长交替子数组。我的回答是可以利用双指针方法在扫描过程中同时移动写指针,用于原地覆盖。


小总结

两道题都不要求运行代码,但在解释思路时需要非常清晰地表达算法的逻辑与复杂度来源。Bloomberg 的面试官更看重思维组织、问题拆解与口头表达,而非代码执行结果。这轮整体节奏适中,题目难度中等偏下,更像是在评估编程基础与沟通能力。

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