2026 年初，我面了一个 senior data engineer 岗位，NYC hybrid，走了完整的 Paramount onsite。这是完整复盘。
形式：一天 4 轮连着（线上）。每轮 45-60 分钟，中间有个休息。
第 1 轮：coding。SQL + Python 的 medium 组合。他们给了我一个数据集场景（基本是 streaming engagement data），让我写一个 query：找过去 30 天 watch time 最高的 10 个 show，然后做 pivot，再加一个 windowing function。Python 部分更像是讨论：我会怎么在 Spark 里清洗和处理同一份数据。不是 leetcode hard，更像是实用型 data eng 问题。
第 2 轮：system design。对 DE 岗位来说这里是 pipeline design，不是 backend infra design。他们让我设计数据管道：把多个来源（第三方 ad servers、内部 app）的 ad click events 采集进一个中心 warehouse 做报表。我讲了 Kafka 做 ingestion，加一层轻量 transformation，schema registry，以及用 Snowflake 做 warehouse。他们追问了 exactly-once semantics，以及怎么处理 late-arriving events。还有去重窗口的问题，经典。
第 3 轮：behavioral。45 分钟，基本都是 cross-functional。比如我怎么和 analytics 团队合作、我曾经不同意一个技术决策后来怎样。挺标准的 senior behavioral。细节可以看另一个帖子。
第 4 轮：hiring manager 对话。更随意，更像双向交流。他们讲了团队当前的技术栈（Airflow、Databricks、Snowflake，更多东西往 Kafka 的实时化迁移）。问我现在觉得 data engineering 最有意思的是什么。我聊了 streaming vs. batch 的取舍，他们明显更投入了。可能是最享受的一轮。
时间线：onsite 到 offer 是 11 个工作日。recruiter 会持续同步进展。
整体感觉：偏协作，不是对抗。面试官真的在双向评估是否合适。我感觉我能问到真实的问题，也能得到真实的回答。