分享下我今年早些时候的 Pinterest DE 面试经历。Mid-senior level。线上，4 轮。
第 1 轮：SQL。Live coding。我遇到的是一个多表 join 场景，涉及 events 表和 users 表，计算 retention 指标。他们让我写 7 天和 30 天 retention 的 query。挺常规，但后面要讨论效率。还问我在 Pinterest 这种规模（几十亿行 event）会怎么处理。我讲了按日期分区，以及用预聚合的中间表。
第 2 轮：数据建模 / 系统设计。这轮挺出乎意料。一半是系统设计，一半是数据建模。题目大概是：为 Pinterest 的 Pin engagement events 设计一条从接入到分析表的 data pipeline。他们希望你聊 schema 设计、分区策略、streaming vs. batch 的取舍（Pinterest 大规模用 Kafka），以及处理 late-arriving data。Kafka 基础要懂。还要知道 exactly-once semantics 是什么，以及什么时候重要。
第 3 轮：Coding（Python/Spark）。不太考 Spark 内部原理，但确实让我写了一个 PySpark transformation。题目是清洗和转换一个有 schema evolution 问题的数据集。要知道怎么处理 nullable columns 和 schema 不一致。
第 4 轮：Behavioral。和其他流程很像。Drive for results 的故事、跨职能影响力、处理线上事故。
他们给我的薪酬口径：SF 的 DE II 是 $200-240k TC。谈判空间可能比他们一开始表现出来的更大。
总体 DE 的 bar 确实在，但不算离谱。他们最在意的是你以前是否认真思考过 scale 的问题，而不只是把数据从 A 搬到 B。