我面了 Dropbox 的 DE 流程，对应一个 senior 的 IC 岗（2025 年末，基于我听到的其他人反馈，2026 年流程应该也差不多）。我能分享的如下。
recruiter screen 后还有四轮比较关键的： SQL / analytics engineering 题 数据系统设计 Coding（Python，不是 LC 风格） Behavioral
SQL 轮：深度跟 DS 那边差不多。我被要求写一个 query 计算按 cohort 的 rolling retention，需要 window functions，并且要很小心处理日期运算。他们不介意我先把思路讲清楚再开始敲。我用了 CTE chain，他们似乎觉得可读性很好。
数据系统设计：这是最有意思的一轮。他们给了一个场景：设计一个 pipeline，把来自 Dropbox web client 的 click-stream 数据 ingest 进来，转换成 analytics 可用的形式，再提供给 dashboards 和 ML features。我讲了：源数据 ingest（Kafka），流处理（Flink 或 Spark Streaming，并讨论取舍），落地到 data lake（S3 上的 Parquet），上面再建一层 warehouse（Snowflake-adjacent）。他们关心 latency 保证、exactly-once 语义、以及历史数据的 backfill 策略。
Python coding：不是算法，更像「给你一个 log 文件，写个脚本做 parse、transform、aggregate」。Pandas 熟练度的要求。他们很在意我是否能在不提示的情况下处理 edge cases（坏行、缺字段）。
Behavioral：跟别人提到的 Dropbox 价值观重点一致。craft 和 collaboration 都是主题。
总时间线：从 recruiter screen 到 offer 大约 5 周。onsite 到 offer 是 12 天。
一个对我帮助很大的点：我提前知道 Dropbox batch 用 Spark，同时有内部编排工具。对 Airflow 和替代方案、以及 DAG authoring 的 best practices 有自己的观点，聊天时自然就能带出来。