在面试Meta数据工程师岗位时，经历了三轮面试。**第一轮**电话面试主要是SQL技能考察，面试官给了一个大规模数据集，要求我用SQL进行数据提取和聚合操作，题目涉及复杂的`JOIN`、`GROUP BY`、子查询和窗口函数。我被要求优化查询性能，并解释我为什么选择这些查询方式。**第二轮**是关于Python的编程，主要考察我对数据管道的理解和构建。面试官给了一个ETL场景，要求我从多个数据源提取数据，进行转换和加载，代码需要处理数据清洗和异常值。我还需要写一个脚本来监控数据流，确保数据质量，并讨论如何优化数据处理的效率。
**现场面试**有三轮。**第一轮**是系统设计，面试官让我设计一个可扩展的数据管道架构，能够处理实时流数据，要求我详细描述数据如何通过各个阶段传递并处理。我提出了使用Kafka作为消息队列，并解释了如何实现故障恢复和监控。**第二轮**是分布式系统的考察，面试官询问了我关于Hadoop、Spark等技术的使用经验，并让我设计一个分布式计算任务来处理大规模数据集。题目要求我优化任务执行时间，并解释不同计算引擎的优缺点。**第三轮**则是与团队领导的对话，讨论我之前在跨团队项目中的经验，以及如何解决数据一致性和延迟的问题，考察沟通和项目管理能力。
**现场面试**有三轮。**第一轮**是系统设计，面试官让我设计一个可扩展的数据管道架构，能够处理实时流数据，要求我详细描述数据如何通过各个阶段传递并处理。我提出了使用Kafka作为消息队列，并解释了如何实现故障恢复和监控。**第二轮**是分布式系统的考察，面试官询问了我关于Hadoop、Spark等技术的使用经验，并让我设计一个分布式计算任务来处理大规模数据集。题目要求我优化任务执行时间，并解释不同计算引擎的优缺点。**第三轮**则是与团队领导的对话，讨论我之前在跨团队项目中的经验，以及如何解决数据一致性和延迟的问题，考察沟通和项目管理能力。