今年早些时候我走完了 Accenture data engineer 的面试流程，面的是他们某个云迁移团队的 senior DE 岗位。发出来是因为 DE 方向的经历比 SWE 或 analyst 的内容更难找。
recruiter screen 之后还有 3 轮。
第一轮技术面（60 分钟）：SQL 很重。覆盖了 CTE、window function，还有一个挺刁钻的问题：用 recursive CTE 遍历层级结构。说实话，recursive 那题我得边想边说。他们对此没问题，反而像是在看我怎么推理。另外还问了数据库 normalization：什么时候要 denormalize，为什么。经典的数据仓库取舍。
第二轮技术面（60 分钟）：pipeline 架构。给了一个场景：客户每天晚上拿到一个 500GB 的 CSV dump，要求 9am 前能被查询。让我从头讲架构。我讲了 ingestion（S3 或 ADLS 的落地区）、transformation（看客户栈用 Spark 或 dbt）、orchestration（Airflow）、监控、SLA。他们会追问：文件晚到怎么办、schema drift 怎么办、我怎么给客户团队告警。都是现实里很脏的情况。没有 LeetCode 算法。
行为面（45 分钟）：很多偏交付的问题。“tell me about a pipeline that failed in production and how you handled it.”（讲讲一次生产环境里 pipeline 失败了，你怎么处理的。） “describe how you managed expectations with a non-technical stakeholder when a project slipped.”（当项目延期时，你是怎么和非技术干系人管理预期的。） Accenture 很看重 client-facing 能力，就算是技术岗也一样。如果你完全没有对客沟通经验，至少准备一些故事，能体现你把技术讲给非工程师听。
没有 take-home。也没有 FAANG 那种 system design 白板。架构讨论基本替代了它。
这个岗位的 tech stack 很灵活：Azure、GCP、Snowflake、Databricks，看客户用什么。所以他们评的是云无关的推理能力，而不是某个工具的熟练度。
senior DE 的 offer：在一个中等城市，base 大概 ~$130k。咨询公司通常 band 比大厂窄，但项目多样性是真的。