Meta data engineer - 可打印的版本 +- 包子吧 - 我的帖子我做主! (https://baozi8.com) +-- 版块: 求职大典 (https://baozi8.com/forumdisplay.php?fid=1) +--- 版块: 面经分享 (https://baozi8.com/forumdisplay.php?fid=3) +--- 主题: Meta data engineer (/showthread.php?tid=109) |
Meta data engineer - foo - 09-14-2024 下面是我最近参加 Meta 数据工程师职位面试的经历分享,希望对大家有所帮助。 **电话面试:** 面试开始前,招聘人员安排了一个 30 分钟的电话筛选。这一环节主要是了解我的背景和一些基础技术问题。面试官问了几个关于数据工程的基础问题,比如: - 你如何处理大数据集的处理和存储? - 你使用过哪些数据处理框架(如 Hadoop、Spark)? - 描述一下你如何设计 ETL 流程。 我分享了我在项目中使用 Spark 进行数据处理的经验,并讨论了如何优化 ETL 过程以提高数据处理效率。面试官对我的回答表示满意,并邀请我参加接下来的现场面试。 **现场面试:** 1. **技术问题:** 第一个环节是技术问题,面试官给了我一个关于数据处理的实际场景,并问我如何设计一个数据管道来处理实时数据。我解释了如何使用 Apache Kafka 进行数据流处理,如何设计数据存储方案(例如使用 Amazon Redshift 或 BigQuery),以及如何使用 Spark Streaming 进行实时数据分析。面试官对我对大数据处理的理解表示认可,但也询问了我如何处理数据质量问题和系统容错性。 2. **编码题:** 接下来的编码题要求我编写一个脚本来处理数据转换。面试官给了我一个数据集,要求我用 Python 编写代码来完成数据清洗和转换。我实现了数据的去重、缺失值处理以及特征工程。面试官对我编写的代码和数据处理逻辑给予了积极的反馈,但也建议我在代码中加入更多的注释,以提高可读性。 3. **系统设计:** 系统设计部分的题目是设计一个大规模的数据处理系统。面试官希望了解我如何处理数据的收集、存储、处理和查询。我介绍了如何使用分布式计算框架(如 Hadoop 和 Spark),设计高效的数据存储结构(如列式存储),以及如何优化查询性能(如使用索引和分区)。我还讨论了系统的扩展性和容错性,面试官对我的系统设计思路表示赞同。 4. **行为面试:** 最后是行为面试,面试官问了我一些关于团队合作和项目管理的问题。他们想了解我在团队中的角色、如何处理冲突,以及我如何应对项目中的挑战。我分享了一些我在项目中的经验,包括我如何协调团队成员的工作,如何解决技术难题,以及如何在项目中保持高效。 RE: Meta data engineer - tom - 09-15-2024 挺有用的,祝好运! RE: Meta data engineer - admin - 09-15-2024 这个还不错很真实 |