上个月完成了我在 Square 的 DE 全套面试。发这篇是因为我准备的时候没找到一篇靠谱的复盘。目标是 senior DE，偏 pipeline 和 platform。
Recruiter screen：30 分钟。主要聊背景、为什么 Square、我对 streaming vs. batch pipelines 的经验。我提到 Kafka 和 Flink 的经验，recruiter 标记这点很相关，因为 Square 跑的是实时交易平台，所以这里做 streaming 不是可选项。
Technical screen：偏 SQL。三道题，45 分钟。两道偏 analytics（聚合、window functions）。一道更偏数据建模：给一组业务需求，设计表结构。我画了一个 fact/dimension 模型，他们追问并让我讲 slowly changing dimensions。SCD 要熟。
Onsite（4 轮）：
Pipeline design / system design：设计一个实时 pipeline 来检测重复交易。我讲了 Kafka 作为事件流，一个有状态的 Flink job 用窗口把交易聚合起来，然后按 idempotency key 检查重复，落到 Postgres 用于告警，同时落到 S3 用于历史分析。他们问了故障模式：Flink job 挂了怎么办？怎么保证 exactly-once？我们在 Kafka offsets 和 checkpointing 上聊了很久。
SQL round：比 phone screen 的查询更重。有一道题用了 recursive CTE（组织层级）。语法我知道，但练得不多。做出来了，但很慢。
Data modeling round：为 Square 的 seller analytics 产品设计数据模型。一个 merchant 的交易历史 schema 长什么样？随着时间怎么处理 schema changes？聊到了 versioning 和列级变更。
Behavioral："Tell me about a pipeline that broke in production and how you handled it.（讲讲一个在生产环境里崩掉的 pipeline，以及你是怎么处理的。）" 这题要有故事。要有真实数字（SLA、data lag、业务影响）。
准备要点：Kafka + Flink 或 Spark Streaming，SQL（包括 window functions 和 CTEs），star schema vs. OBT，exactly-once 保证，以及一个来自你生产环境经历的扎实 incident story。
决定是在 onsite 后 7 个工作日出。通过并进入 offer 阶段。薪资讨论另开一帖。