上个月刚结束 PayPal 的 DE 面试流程，senior 级别，San Jose。从 recruiter 电话到 offer 大概 4 周。分享一下，因为我也找不到多少近期信息。
全流程 5 轮：一轮 phone screen（SQL + 轻量 system design），然后四轮 onsite。
SQL： 比我预期更重。他们要 window functions、CTE，还有一道题专门围绕 payment event stream 的去重逻辑。不是 LeetCode 那种 join 题，更像：给你一张很乱的 transactions 表，找出 30 分钟窗口内重复扣款的客户。直接白板冷写。建议练真正在用的分析型 SQL，不要只会 SELECT * FROM。
Pipeline design： 有两轮完全是 pipeline/架构。一轮是高吞吐 payment events 的摄取（类似 Kafka、schema evolution、exactly-once 语义）。另一轮是做一个有延迟约束的 fraud signal pipeline。我不确定他们是否期待你了解 PayPal 内部栈，但你得能讲清 batch vs streaming 的取舍、pipeline 的幂等、以及监控思路。
提到的工具： Spark、Flink（更多是概念层面）、Airflow 做编排、Hive。实际问题是「你会用什么，为什么」，不是「证明你精通某个工具」。
数据建模： 有一轮是给一个假想的 merchant analytics 产品做建模。维度建模（fact/dim 表）、缓慢变化维度这些常规内容。Kimball 基础要熟。
Behavioral： 两轮里混了 behavioral。标准 STAR。他们问了你什么时候在数据质量问题上在上 dashboard 之前就抓到了，你怎么做的；还有你负责的 pipeline 在高流量事件期间挂了，你怎么处理。偏 fintech 语境，但不算奇怪。
Offer 大概是 $210k TC，L5 对标，San Jose。股票部分相对大厂偏轻，但 base 不错。
欢迎追问。SQL 那轮真不是闹着玩的，分析侧没准备好别直接上。