刚拿到 Databricks 的 offer（L5，remote，按 Bay Area 调整 comp），流程从 2026 年 1 月底开始。下面是如果从零开始，我会按优先级这样准备。
第 1 周：先补领域，再刷 DSA。
读 Delta Lake paper。读他们关于 structured streaming 和 Photon engine 的博客。看 Data + AI Summit 上他们自家工程师的分享。你面的是一家做数据基础设施的公司。如果你把他们已经解决过的权衡取舍真正吃透，system design 轮会顺很多。这不是可选项。
第 2 周：聚焦 Spark。
不只是 PySpark 语法。要理解执行模型：DAG 规划、shuffle 操作、为什么有些 transformation 是 wide vs narrow、怎么避免 data skew。练用真实数据集写 Spark job。如果你只在 notebook 教程里见过 Spark，那对 coding 轮远远不够。take-home challenge（如果你这个 track 有的话）涉及的是有意义规模的真实数据。
第 3 周：经典 LC，但要有针对性。
两轮 coding。我遇到的题复杂度是中到偏难，但更偏 graph 和 tree，纯 DP 比一些公司少。重点练图，尤其 BFS/DFS、topological sort。也会出 string 处理题。
Behavioral 轮：
Databricks 把执行速度当核心价值观之一，behavioral 会考这个。准备一些有明确指标的故事，讲你如何在约束下快速交付。那种含糊的「我们提升了性能」不行。「我们在六周内把 p99 latency 从 800ms 降到 120ms」才行。
最后的 debrief：
我的 recruiter 说一般 final 轮后 48-72 小时内就会出决定。如果到第 4 天还没消息，follow up 没问题。
我这份 L5 offer 的 comp：base 大概 $210k，RSU 4 年 vest，1 年 cliff。总包在 $380-420k TC 区间，取决于股价。回头看我没有把 RSU grant size 谈够硬。
有具体问题欢迎问。