OfferForge 导师 Dr. W. — 博士毕业，前 FAANG Senior MLE。研究方向为大规模分布式机器学习系统，曾在顶级国际学术会议发表多篇论文。负责团队学术方向把控与 MLE 面试辅导。
OfferForge 导师 Dr. S. — 前大厂 Senior SDE，精通分布式系统与大规模数据处理。曾在顶级技术会议发表多篇技术报告，专注于系统可扩展性与可靠性。负责课程体系设计与 System Design 面试辅导。
OfferForge 导师 Dr. L. — 前大厂 Senior SDE，深耕分布式系统与微服务架构。在服务治理、事件驱动架构方面有丰富实战经验。负责求职策略制定与 SDE 面试辅导，已帮助多位候选人斩获 Senior 级别 Offer。
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。
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。
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。
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。