刚结束一轮 Samsung data engineer 的面试 loop，岗位在他们 mobile platform data team（Plano, TX）。趁还新鲜写下来，因为我之前几乎找不到具体信息。
流程是：recruiter screen，一个 45 分钟 technical phone screen，然后 virtual 的 4 轮 onsite。两轮 technical，一轮是 hiring manager，一轮是跨职能 stakeholder chat。
Phone screen： 经典 SQL，不花哨。window functions、GROUP BY + HAVING、一个 self-join。他们让我写一个 query，找出每个 device category 的第二高下载量。大概 8 分钟写完，感觉还行。他们内部用 Spark 和 Redshift，recruiter 提到熟悉这两个是「加分项」，但对 senior 不是硬要求。
Technical round 1（pipelines）： 这轮更有意思。他们给了个场景：你有一条来自 Samsung Galaxy 设备的近实时事件流，50k events/second。讲讲你会怎么设计 ingestion、transformation、serving 层。我讲了 Kafka 做 ingestion、Flink vs Spark Streaming 的权衡、medallion architecture（landing、bronze、silver、gold），以及怎么处理 late-arriving events。他们对我的 schema 选择 push back 了几次。通常是好信号。
Technical round 2（SQL + data modeling）： 混合了 query 优化问题（怎么定位慢查询、index 策略、partitioning）和一个 data modeling 练习：给一个 device health monitoring 产品设计 star schema。我画了 fact 和 dimension tables，他们问了 slowly changing dimensions。面试官很懂。
Behavioral： 挺标准。讲一个你设计的 pipeline 扩展性很差的案例，以及你怎么做。跟数据使用方的冲突。一次你必须为偿还 tech debt 做 advocacy 的经历。
从 recruiter 第一次联系到 offer：大约 5 周。senior DE 的 offer 是 $155k base + 10% annual bonus target + RSU，但和我看到的 cloud-native 公司相比，RSU 不太有竞争力。Samsung 的薪酬结构更偏 salary，而不是 equity。
总体感受：technical bar 扎实，他们真的在乎 pipeline 设计层面，不只是写 query。值得把分布式系统基础复习好，并且要准备真正把 tradeoffs 讲清楚。