约到了一个 loop，是他们 supply chain analytics team 的 senior data engineering role。这个位置有点特别，介于 tech org 和制造那边之间。
我以前做过 CPG 的 loop，但没面过 Mars。据我了解，因为他们是私有、家族控股，文化跟常见的科技公司打法差别挺大。
如果有人过去一年在 Mars 做过技术面（data eng、data science、analytics、software），很想知道：会考 leetcode 风格的 coding 吗？system design？还是偏 domain/scenario？behavioral 相比 technical 占比有多重？你们有没有感觉到日常的 tech stack 大概是什么样？感谢任何信息。
我大概 8 个月前面过那边的 data science 岗。没 leetcode。流程前期我做了一个 SQL assessment（偏实用，不是谜题式），一个关于假设的需求预测问题的 case，然后是 behavioral 轮。技术面整体比纯科技公司更偏应用。他们想看你怎么推理一个真实的 supply chain 问题，而不是让你 reverse a binary tree。
这真的很有帮助。结合业务来说，demand forecasting 这个角度很合理。SQL 测试是在 HR screen 之前还是之后？
在 HR screen 之后、hiring manager call 之前。是 async、计时的，通过邮件发的。大概 45 分钟，挺标准的。
不是 Mars，但我面过 Mondelez，算是相邻的 CPG。氛围类似：比起算法有多秀，他们更看重你技术工作带来的业务影响。我会准备重点讲 scale、reliability，以及你的 pipelines 怎么影响下游业务决策。这种叙事比你用了哪些工具更吃香。