最近順利拿到了 Bloomberg 2026 SDE New Grad Offer，整個流程走下來收穫還是挺多的，也踩了一些小坑。這篇就把完整的面試過程整理分享給大家，希望能給同樣在準備 Bloomberg 或者其他大廠的同學一些參考和幫助。
Bloomberg 2026 SDE New Grad timeline
整體 timeline 還是很絲滑的：
- 10.9 Phone
- 10.29 VO1 + VO2
- 11.4 EM
- 11.6 HR Offer Call
基本就是兩週 VO → 一週 EM → 很快 offer，節奏非常快。
Bloomberg 2026 SDE New Grad 面經流程
1. Phone Screen（45-60min）
兩道 coding 題：
- 第一題：Social Graph 相關（LC Easy 級別）。給定一個 social graph，找第一個滿足特定條件的“夥伴”（partner）。具體條件記不太清了，核心是圖遍歷（BFS/DFS），需要注意圖的表示方式和訪問順序。
- 第二題：LeetCode 2062 Count Vowel Substrings of a String（中等偏簡單）。
整體不算難，寫完後有時間最佳化和討論 corner case。面試官比較友好。
2. VO1
開場自我介紹 + BQ + 專案深挖（幾乎每輪都有，建議提前準備好 STAR 版本）。
- Coding：TV 劇觀看流失問題。 每個劇有 10 集，每過一集可能有使用者流失。給定每集的留存資料，找到第 n 集之後，仍然有至少 70% 的初始使用者能看完全部 10 集的那一集。Follow-up：
- 如果第一集使用者就全流失了怎麼辦？
- 如果所有使用者都看完了 10 集呢？
- 程式碼邏輯最佳化：把一個 if 判斷最佳化成不需要分支的寫法（利用數學性質或字首和思路）。
最後留了 10 分鐘反問，我主要問了 WLB 和通勤（NYC 相關），面試官聊得很開心，當場約了下一輪。
3. VO2
又是自我介紹 + BQ + 專案深挖。
Coding + OOD： 設計一個 Tesla Equity 系統。 Trader 可以 update daily price 或 remove latest price。 Analyst 可以查詢 latest price、max price、average price。 所有操作必須 O(1)。
Follow-up：LeetCode 295 Find Median from Data Stream 的思路（用兩個 heap 維護）。 面試官建議用 OOD 思路，把 Equity、Trader、Analyst 都設計成 class，最後沒要求手寫完整程式碼，只要講清思路即可。
同樣留了 10 分鐘反問，繼續聊 WLB、通勤，面試官也很 nice，當場約下一輪。
4. HR Round（11.4）
純行為面（Behavioral Questions），問題如下：
- Tell me about a time you had a disagreement with teammates.
- Tell me about a time you learned something completely new.
- Why Computer Science?
- Why Bloomberg?
- Talk about something not listed on your resume.
HR 最後表示會把我推進到 EM 面，但當天無法安排。
5. EM Round（11.6）
先是快速過簡歷 + BQ：
- What do you like best and least about your current/last team?
- Why Bloomberg?
然後直接進入 System Design：設計 Kafka（從 0 到 1 設計一個訊息佇列系統）。
我當時沒答上來。EM 的思路是：基於 Raft 協議選出一個 Leader，所有訊息的順序由 Leader 決定，其他 Broker（Follower）跟隨 Leader 的順序。
整體被“拷打”得比較狠，我一度以為要掛。但最後閒聊超時了 10 分鐘，EM 還主動問我 “Any questions on NYC?”，感覺氛圍一下又拉回來了。
面試結果 & 最終心得
11 月中旬，我收到了 Bloomberg HR 的 Offer Call，順利拿到了 2026 SDE New Grad Offer（地點為紐約）。整個流程從 Phone Screen 到 EM 面結束，前後不到一個月，推進速度之快超出了我的預期。我這次順利拿下其實是有提前找Programhelp做面試輔助的。
如果大家也在衝 Bloomberg 或者其他大廠，OA 或面試壓力比較大的話，可以考慮找他們看看。團隊裡有牛津、普林斯頓、北大背景的學長，還有在 Amazon、Google、阿里工作過的，服務包括 HackerRank、CodeSignal 等平臺的 OA、實時提示、 代面試 ，以及從 OA 到拿 Offer 的全套包過。
祝正在準備的同學們早日拿到心儀的 Offer！
