刚走完 senior data engineer 岗位的全流程，团队是 QuickBooks data platform。趁还新鲜写一下。
Round breakdown： recruiter screen：30 分钟，挺标准。聊了规模、我的 pipeline 经验、大概的 comp range。recruiter 很专业，推进也很快。 technical phone screen：CoderPad，45 分钟。一道中等 SQL 题（window functions，找出连续几个月不活跃的客户），一道 Python/pandas 问题。不难，但 SQL 会卡时间。 virtual onsite：一天 4 个 panel data modeling：设计一个金融数据的 transaction enrichment pipeline。latency vs. cost 的取舍，partitioning 策略。 coding：图遍历题。做过 LC medium 的话挺直观。 behavioral x2：两位面试官都问了 customer-obsession 的故事，其中一个问了你在生产环境里遇到脏数据时怎么处理，以及对下游的影响。
我意外的点：他们会非常具体地问你怎么处理可能影响客户报税的数据质量问题，不是那种泛泛的「tell me about a data quality problem（讲讲一个数据质量问题）」。金融领域的针对性很强。
我会怎么准备：熟悉你的 SLA，清楚你的 pipeline 的下游消费者是谁，准备一个在变成客户可见问题之前就把它拦下来的故事。
拿到了 offer。整个流程从 recruiter reach-out 到 offer call 一共 3.5 周。