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2026 McKinsey Business Analyst Campus Hire 全紀錄
2026 年，我走完了麥肯錫 BA Campus Hire 的整個流程：從 2025 年 8 月收到邀請信，9 月正式送出申請，走到 12 月的 R1、2026 年 2 月的 R2，前後約半年。申請過程我正好在台北辦公室實習，但 BA Campus Hire 是獨立的 pipeline，和實習身份沒有關係。最後因為 timing 的關係，我沒有繼續走完後面的流程。這篇是從頭到尾的完整紀錄，包括 Workshop 這個很多人在備考時沒有注意到的環節，寫給同樣在準備的人。
面試流程：Solve、HR Screening 到 R2
BA Campus Hire 的流程比外界以為的長，節點也比較多。書面階段用的是 McKinsey Solve，這是麥肯錫自行開發的數位評估平台，有特定的 ecosystem 架構和遊戲化設計，和傳統 PST 的邏輯不完全一樣，需要事先熟悉介面和操作方式。McKinsey 的官方說明頁面有範例和影片，建議在進入正式評估之前花時間瀏覽，不要在評估當天才第一次接觸這個介面，那樣很容易把時間浪費在搞懂格式上。
Solve 通過後，進入 case 面試之前，還有一輪 25 分鐘的線上人資面試。這輪不是 case，比較像是確認背景、動機和時間安排，對話節奏更接近一般的資訊核對，而不是正式評估。通過之後才會收到後續的 Workshop 和 R1 安排。
HR screening 之後有一個很多人沒注意到的環節：R1 之前，麥肯錫台北辦公室會辦一個現場的 Interview Preparation Workshop，由辦公室的 Business Analyst 帶 case 練習。這個 Workshop 是不評分的，你的表現不會直接影響後續的選拔結果。但 BA 給的反饋是真實的，他們不是在走過場，你能夠直接看到自己在接近真實條件下哪裡卡住。這個機會難得，比起再多練一個 mock case 更有意思，值得認真對待。
R1 是兩輪 case 面試，R2 同樣是兩輪，全部在台北辦公室（台北 101）現場進行。R1 兩輪排在相隔兩週完成，結果在第二輪結束隔天就出來了，等待時間比想像的短。R2 節奏比較緩，最後我只面完 R2 的第一個面試（後面會交代原因）。因此，理論上完整的 2026 流程順序是：投遞履歷、Solve、HR screening（25 分鐘線上）、Interview Preparation Workshop（現場）、R1 兩輪（台北 101）、R2 兩輪（台北 101）。
R1 和 R2 的每一輪格式都是 PEI 加上 Case，在台北 101 現場進行。語言是中英文混用，比例由面試官決定，不是固定全英或全中。Case 是標準的 McKinsey case，PEI 部分的追問會很多，值得認真準備。
流程時間軸
2025/08：收到麥肯錫 BA Campus Hire 專屬投遞邀請信
2025/09：正式送出申請
2025/10：線上說明會 + HR screening
2025/11：Interview Preparation Workshop，台北辦公室現場
2025/12：R1 兩輪，隔兩週完成，結果在第二輪結束隔天出來
2026/02：R2 第一輪
為什麼選擇 in-person interview，而不是線上？
BA 的面試有線上選項，但我選擇親自到場，有兩個原因。
一部分是關於面對面本身。面對面的可見度和線上完全不同：框架在哪個時間點調整、假設是怎麼被修正的，這些在現場都是即時可見的。另外，面對面還可以用計算紙，把想法很清楚地傳遞給面試官，有一種即時畫簡報的感覺。Case interview 評估的是你怎麼想，不只是你想到什麼，這個形式讓整個推理過程更透明。
另一個原因更直接：我那段時間在台北辦公室實習，面試當天就是從工作抽一個小時過去，面完繼續回去工作。既然大家都在台北 101，坐在家裡對著螢幕還是當面討論，結果不一樣的，見面還是可以三分情的。
麥肯錫的文化比外界想像的 chill，提出有具體理由的要求通常會得到回應。我說明了自己的考量，他們同意了。如果你在準備 BA 面試，這個選項是存在的，值得評估自己的情況是不是也適合。
備考量與資源
我大約練了三十幾個 case，這是從開始備考到完成所有輪次的總量。BA 正職這個層級的 case 比 CCN 實習深得多，問題的複雜度和對結構的要求都更高，光靠官方範例不夠。下面這幾個管道是我那段時間真的有在用的。
LinkedIn 找同期備考者互練。這是 BA case prep 最划算的管道。主動發訊息給同期在投 MBB 的人，回覆率比想像高，因為大家都在找對手。每週固定排兩三場 mock case，輪流當 interviewer 和 interviewee，一個月下來題量就上來了。自己當 interviewer 的那一半也有意思，你需要真正讀懂一個 case 才能帶它，這個過程會逼你補掉很多以為自己懂但其實只是看過的東西。對方的角度也會逼你看到自己框架裡的盲點，這是自己練不出來的。
RocketBlocks 的題庫。適合用零碎時間練，題庫量大、分類清楚，涵蓋不同產業和問題類型。它的 1-on-1 coaching 服務比較貴，我沒有用，只用題庫部分。零碎時間做幾題、保持手感是它最合適的使用方式，不太適合拿來替代 live mock。
AmazingTalker 和 Preply 的家教。這兩個平台上可以找到有顧問背景的家教，費用比市面上專門的 case coaching 平台便宜很多，時間安排也彈性。特別適合針對需要即時反饋的弱點集中練，比如你知道自己在 clarifying questions 這一步一直跳太快，或者 synthesis 講不清楚，找家教一對一練兩三次，比自己悶著頭再練十次更有效。
AI 做即時推演。讓 ChatGPT 或 Claude 扮演面試官，隨機出 prompt 並追問，能補上找不到 mock 對象時的空檔。AI 的追問不算精細，它不會像真正的面試官那樣感受到你的猶豫然後追問那個點，但在「逼自己把假設說出來」和「不能停在模糊的地方」這兩件事上很有用，特別是深夜沒有人可以配對的時候。
Solve 的格式需要另外找材料準備，傳統 case prep 不會幫你準備 Solve 的介面邏輯。它的遊戲化設計和時間壓力跟做 case 是不同的感覺，建議在正式評估前找官方的練習材料跑過一遍，熟悉操作節奏，不要在評估當天才第一次遇到那個介面。
商業基本詞彙（MECE、revenue、cost、market size、share 等）這一層的基礎，如果還不夠紮實，可以先去看我寫的 CCN Research Intern 面試那篇裡面的備考資源段，那邊整理得比較細。BA 的 case 也是建在這層基礎上。
最後沒去的原因
這純粹是 timing：那陣子另一個機會的流程走得比較快，而我也很希望第一份工作可以去試試不同領域、不同型態的東西。我喜歡麥肯錫的人和那邊的工作方式，也很感謝麥肯錫教會我很多東西，只是時間線剛好沒有對上。
後來因為時間線的關係，我沒有再繼續走完麥肯錫後面的流程。