大概六周前刚结束 McKinsey 技术部门（QuantumBlack 那边）的 full loop。拿到 offer 了，8 月入职。写这篇是因为我面试前几乎找不到任何有用的信息。
下面是我面 Senior SWE role 走过的结构： Recruiter screen（30 分钟） 和一位 hiring manager 的 technical phone screen（45 分钟，coding 和 design 混合） 两轮 technical onsite（一个 coding，一个 system design） 一轮 behavioral/values 和一位 partner-level 的人做最终沟通
从 recruiter 第一封邮件到 written offer，总共大概 7 周。他们也很爽快地给我延了 deadline，我挺感激。
Coding rounds 难度偏 LeetCode medium。我遇到一个 graph traversal 和一个 string manipulation。题目都算标准，但他们非常看重代码质量，而不只是对不对。我被要求在没有提示的情况下主动讲 edge cases，而且面试官明显会记录我有没有自己测试代码。
System design round 更像典型大厂 L5 面试会出的那种。我被要求设计一个能大规模 ingest sensor data 的 data pipeline。面试官是咨询背景但技术很强，会在每一层都追 tradeoff：storage、compute、consistency model。比起我做过的一些 FAANG loop，「白板表演」感更少。
Behavioral 比我预期轻一些，毕竟这是 McKinsey。他们问了「一次你在没有权力的情况下影响他人」和「一次你基于数据改变想法」。非常适合用 STAR method 来回答。完全不是 case interview，这点让我有点意外，因为我其实预备了一半。
Comp：我 NYC 的 Senior SWE offer，大致和该 level 的市场价差不多。不是 FAANG 天花板，但明显高于咨询 tech role 的中位数。有需要我可以在评论里多分享。
整个过程氛围都很同事式，不是挖坑。面试官准备充分，明显看过我的简历。有一件事我希望我当时做了：更具体地研究 QuantumBlack，而不只是泛泛了解 McKinsey。他们招聘团队对研究和 AI 的口碑很自豪，这点也被提到了。