收到 recruiter 主动联系，岗位是 data scientist / quantitative analyst 混合型角色，在某个 analytics team。大概 3 周后面试，想搞清楚我到底要面对什么。JD 很含糊，感觉几乎可能是任何类型的 DS 角色。
我主要想弄清楚几件事： 主要是 stats/ML，还是更偏 SQL/product analytics？ 有 take-home，还是全程 live coding？ DS 角色的 system design 环节是什么样的，甚至会有吗？
如果有人过去一年做过 bloomberg data 或 quant 的 loop，能分享细节我会非常感激。级别大概相当于别家 L4-L5。
8 个月前做过 bloomberg ML 面试，不是同一个 team，但职能有重叠。很偏重 stats 基础。比如他们让我讲如果要建一个 regression model 我会怎么做、会检查哪些假设。不是那种「implement gradient descent from scratch」，更像「证明你真的理解这个模型在做什么」。我那轮没有 take-home，全是 live。也有 system design，但更像「design a pipeline for X data product」，不是分布式系统那种白板题。
从我看到的情况来说，bloomberg 的 analytics 团队挺偏重 SQL。quant 团队则完全是另一种怪物。建议你先跟 recruiter 确认清楚你会进哪个 org，再决定要不要把重心放在 ML 准备上。
这真的很有帮助，谢谢你们俩。我给 recruiter 发邮件确认了下，她说是 “analytics solutions” team，听起来更像产品分析而不是 quant。我会相应调整我的准备。