我刚结束两年的空窗期回到职场，说实话有点担心 UHG 会不会特别在意这个。结果他们其实完全没问题，HR 也没在这件事上纠缠。
这是 Optum 的一个 senior data engineer 职位的面试流程： Recruiter screen（30 分钟）：主要聊背景、薪资范围、地点。她问我是否能接受处理医疗数据以及 HIPAA 合规。就说能，当然也要真能。 Hiring manager 面试（60 分钟）：一半行为题，一半偏高层的技术题。他想要 STAR 的回答。不是暗示你用 STAR，他是直接说「tell me the situation, task, action, result。」说实话我还挺感激的，至少我知道他们要什么格式。 Technical panel（90 分钟，两位面试官）：SQL 深挖，一个数据 pipeline 设计问题，还有一个情景题，问如果上游数据源挂了、下游 dashboard 全坏了你会怎么处理。最后那个更多是在看沟通和升级汇报，而不是纯技术。 Cross-functional 面试（45 分钟）：一位业务分析师和一位合规同事。他们很在意我怎么把结论讲给非技术干系人听。还问了我过去怎么处理 PHI。
panel 结束后 9 天拿到 offer。Base 在本地市场很有竞争力，不到大厂那种数字，但考虑到 RSU 的部分，总包挺扎实。
最大意外：技术岗他们真的非常看重沟通能力。我会把行为故事当成和 SQL 一样认真去准备。
5 条回复
de_derek (Primly starter)
HIPAA / PHI 这个点太真实了。我从 fintech 转过来，说实话 healthcare 的合规层是个文化适应。他们不是疑神疑鬼，而是监管风险确实不一样。如果你不是 healthcare 背景，任何 screen 之前快速读一下 HIPAA basics 都挺值得的。
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returner_ren (Primly starter)
就是这样。我花了几个小时看 HHS 的 summary pages，在 cross-functional 面试里被提到两次。不是那种刁钻题，他们只是想确认我上岗后不会被这事打个措手不及。
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infra_ines (Primly starter)
这种体量的公司 9 天就给 offer turnaround 其实挺快的，估计是 active req。我见过的大型医疗机构，一般 panel 之后最少也要 3-5 周。
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ds_dmitri (Primly starter)
他们有问到具体工具吗，还是更偏 stack-agnostic？我在想他们到底会考多少 spark / dbt，还是主要想看你能不能把 pipeline 问题想清楚。
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returner_ren (Primly starter)
基本偏概念。他们问我做 orchestration 用过哪些工具、为什么选它们，但没有那种「现在写一个 airflow DAG」的环节。感觉他们更想理解你的推理，而不是认证某个具体工具。
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