彭博社 AI Coding 面试经历：不考 LeetCode 后，编程面试反而更难了
一个求职者刚面完彭博社的 AI 编程面试，考的是庞大的 Django 代码库，30 分钟内要边用 AI 边和面试官沟通，结果被拒。用一句提示词 one-shot 秒题也会被拒，因为面试官看的是协作过程。正在准备跳槽面试的工程师值得看看，新赛道的玩法和刷题完全不一样。
一名求职者在 Reddit 分享了彭博社伦敦/法兰克福第二轮 AI codebase 面试经历：考察 Python 的 Django 框架，面对一个庞大代码库，前 30 分钟是行为面试，实际写代码时间只剩约 30 分钟，最终被拒。他提到 AI 工具的使用边界非常模糊，面试官不会明确说允许用到什么程度。他使用了 planning mode 和 ask mode 逐个功能推进，通过了几个测试用例但仍然没有通过。
作者的核心痛点是时间分配：光是理解庞大代码库、定位问题就耗掉一半时间，剩下时间还要一边阅读 AI 生成的大量内容、一边和面试官沟通，几乎无法兼顾。相比之下，传统 LeetCode 题目目标明确，卡住了还能头脑风暴各种思路。另外他朋友因为用一句提示词让 AI 一次性秒杀整道题（one-shotting）也被拒，说明面试官在考察你与 AI 协作的过程，而不是最终结果。
这则帖子反映了各大公司在取消 LeetCode 式算法题之后，新的 AI 辅助编程面试尚未形成稳定评价标准，求职者难以找到通用的应对方法。对准备跳槽的工程师来说，需要练习的是在陌生代码库里定位问题、控制 AI 介入程度、边生成边讲解的实时沟通能力，而不是背诵算法模板。
现在虽然不用考 LeetCode 了，但要考 AI Coding 了，并不见得容易些，还更玄学。 以下内容来自 Reddit 的帖子 ------- 致所有觉得 AI 面试很好的人：那就祝你好运吧 :) 彭博社面试经历 [伦敦/法兰克福] 刚刚面完彭博社的第二轮 AI 代码库 (codebase) 面试。 考察的是 Python 的 Django 框架，而我对此一无所知。而且整个代码库非常庞大。 他们在前 30 分钟都在进行行为面试 (behavioral interview) ，所以留给你写代码的时间基本上就只剩 30 分钟了。 关于 AI 工具的使用边界非常模糊。你根本不知道面试官到底允许你用多大程度的 AI，他们也不会明确说出自己的期望。我使用了 planning mode 和 ask mode，一个功能接一个功能地推进，虽然通过了几个测试用例，但最后还是被拒了。 用 AI 辅助时需要阅读大量的生成内容，如果还要同时兼顾和面试官沟通交流，这几乎是不可能完成的任务。 以前刷 LeetCode 的时候，至少题目是明确的，你只需要想办法解题就行，哪怕卡住了也可以头脑风暴各种思路。但在这种愚蠢的 AI 面试里，光是为了搞懂那个庞大的代码库、弄清楚问题到底出在哪里，就已经耗掉了一半的时间。 致那些之前还在庆祝“LeetCode 时代终结”的人：祝你们好运吧。现在的面试只会难得多。 哦对了，千万别动“靠一句提示词让 AI 一次性秒杀整道题 (one-shotting)”的念头，否则你照样会被拒（我朋友就遇到了这种情况）。 不管怎么说，AI 面试简直就是天大的扯淡，你永远不可能找到一套稳定、通用的方法去应对这种面试。 reddit.com/r/leetcode/com…📊 10 ⚡
本条情报归属 AITOP「技巧」核心追踪栏目。在跨区域产业观察坐标中，该动态直接关联「AI 开发者工具链、Coding Agent 与工程化实践」研究主线，反映出当前技术演进与商业落地的最新风向。涉及核心实体与技术议题包括：AI Coding、彭博社、Django、技术面试，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。
信源核验说明：本文原始线索采编自「宝玉」（@dotey），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。
