上周接了 recruiter call，是 senior 供应链数据团队的一个 DE 岗。3 周后面试，我在想到底该重点准备什么。我知道每个 loop 都不太一样，但有套路数据会有帮助。
最近做过 data engineering 或 analytics engineering loop 的人：coding 大概是什么样，会考 system design 吗，更偏 SQL 还是 Spark 味更重？behavioral 那轮技术性有多强？
把你记得的都丢出来就行，哪怕只有一部分也比完全没信息强。
我去年做过一个 DS loop，跟 DE 比较相邻。coding 很偏 SQL，两道题都涉及基于订单/发货数据的聚合和 window functions。system design 是做一个用于报表的 batch pipeline。他们问了 partitioning 策略，以及我会怎么处理 late-arriving data。提到了 Spark，但不是必需。
我不是 DE，但我面过 senior 的 analyst。SQL 面是两道题，一道是经典的 retention/churn 计算，一道是 sessionization。他们真的很喜欢 window functions。behavioral 是问我会怎么处理不同 stakeholder 之间冲突的数据需求。
sessionization 真是那种 Wayfair 特别爱考的点。ecommerce clickstream 就是他们的整个世界。感谢，我也把 window functions 深挖加到准备清单里。
朋友大概 6 个月前走了 logistics team 的 DE 面试 loop。说有一个 take-home 的 data modeling 题，要设计一个 schema 来跟踪履约网络里包裹状态。他需要解释为什么这么选 grain。他们给的反馈是过了，但后来进入 hiring freeze。题目本身很扎实，拿来准备挺不错。