约到了一个 loop，面的是他们 analytics infrastructure team 的 data engineering 职位。想听听最近走过类似流程的人分享下（最好是 2025-2026）。
主要想问：对 infra/偏数据的岗位来说，他们对 MongoDB 产品理解的期望到底有多重，相比纯后端会不会更轻一些？system design 那轮会偏 data-pipeline 方向还是更偏通用的分布式系统？另外你们的 loop 从开始到结束实际用了多久？
还有想了解他们怎么定级。职位描述里写的是「senior」，但我见过有的公司对 senior 的门槛差很多。
不是在说 data engineer 这家，但我可以说我上面描述的那套 loop 结构大概用了 5 周。对非 product 团队来说，product 知识的门槛更像是「你应该明白为什么会有 document databases，别让自己出丑」这种程度，而不是很深的 Atlas 管理知识。
朋友 2026 年初在那边走过一个偏 infra 的 loop。说其实挺直接的，没有什么意外加面。不过他们很认真看 behavioral，不是走过场。45 分钟几乎花满在 3 个问题上，每个都问得很深。
有用，谢谢。behavioral 问得深其实让我更安心，我有好故事，只需要别讲得太赶。
关于level：按我的经验，MongoDB相对市场的校准挺公平。MongoDB的senior既不会特别虚高也不会特别压低。如果你有6-8年扎实的YOE并且面得不错，level上被压价的概率不大。