收到了 recruiter 的联系，岗位是 IBM 的 senior data engineer，在 Hybrid Cloud 方向。screening call 已经做完，她说接下来有 OA，然后还有 3 轮。
想听听最近在 IBM 走过 data engineering loop 的人分享下。特别好奇： technical round 都长什么样？偏 sql，spark/python coding，system design，还是别的？ behavioral 轮真的像大家说的那么 STAR-严格吗？ 有什么 IBM 特有的框架或胜任力语言需要提前了解吗？
我背景主要是 Spark 和 Airflow。不确定这和 IBM 的内部工具链匹配度怎么样，还是说需要补点 IBM 特有的东西。
我去年在 IBM 走过一个 Data Scientist loop，应该够接近能参考。技术轮偏 SQL，有一道设计题是围绕一个假想的零售分析场景去搭建 data pipeline。他们不是在考很冷门的 Spark 内部细节，更像是在看你能不能把端到端的问题讲明白。了解他们的云技术栈（IBM Cloud，Db2）当然有帮助，但他们不默认你一定会。
有用，谢谢。Db2 我大概 4 年前那份工作后就没碰过了。可能值得快速复习一下查询语法的差异。
IBM 的 behavioral 评价标准是真的，他们会非常严格地按这个来。我会去查一下 IBM 的「Think」价值观，然后练习用他们那套语言来讲你的故事。听起来有点 corporate，但面试官确实会认真听你有没有对上这些点。「client focus」「courage」「continuous learning」。把这些自然地融进你的 STAR 收尾就行，别刻意装。
IBM确实有一些内部工具（比如DataStage），在某些DE岗位会遇到。如果职位描述提到了，值得看一眼。没提的话，你继续用open-source栈来讲也基本没问题。他们也知道自己在候选人熟悉度上，不可能在工具链上赢过AWS/GCP。