Meta 如何面試資料工程師

Meta 並未公布資料工程師專屬的面試流程。Meta 公布的是軟體工程面試流程，這是最接近的書面參考；資料工程師應依照其架構準備，但也要知道實際流程可能不同。

• 技術篩選（軟體工程師）。與 Meta 工程師進行 45 分鐘的對談，主要是程式設計面試：5 分鐘自我介紹、35 分鐘程式設計，以及 5 分鐘讓你提問。若並非現場面試，工程師會傳送協作編輯工具；若為現場面試，則使用白板。
• 完整面試流程（軟體工程師）。包括一場考查一般程式設計問題的程式設計面試、一場設計面試，以及一場探討過往工作經驗與求職動機的行為面試。設計面試與行為面試各為 45 分鐘，而完整流程中的程式設計面試同樣採用 45 分鐘格式，其中 35 分鐘用於程式設計。

Meta 並未公布整體流程需要多久、資料工程師要經過多少回合，或資料職缺的程式設計題是否以 SQL 取代一般程式設計。本頁所稱的篩選、程式設計、系統設計、行為面試與現場面試都是準備類別，並非 Meta 的正式回合名稱。

已公布的工程職面試流程透過三場獨立面試評估三個面向：程式設計、設計，以及過往工作與求職動機。準備 Meta 面試的資料工程師應假設同樣會從這三個面向評估，並以資料相關內容充實每一面向；但要記得，這是根據工程職面試流程所作的推論，並非已公布的資料工程師面試形式。

資料工程師面試通常會評估：

• SQL 與資料建模。在限時情況下撰寫正確且易讀的查詢，並設計出面對需求變更時也能合理辯護的結構描述。已公布的工程職技術篩選包含 35 分鐘程式設計，因此速度與正確性同樣重要。
• 資料管線與協調排程。相依關係、具冪等性的重新執行、歷史資料回補，以及延遲或格式錯誤的來源處理。
• 分散式資料系統。分割區、儲存格式、批次處理與串流處理的取捨，以及各自的成本；這些也是此職務的設計面試自然會涵蓋的內容。
• 資料品質與責任歸屬。問題的偵測、溝通與預防，這些可作為探討過往工作的行為面試素材。

由於唯一公開的是工程職面試流程，因此最實用的方式是與該流程比較；以下差異是資料職務的一般實務，而非 Meta 公布的說法。

• 程式設計。工程職的技術篩選主要考查一般程式設計。資料工程師的程式設計題預期會更偏向 SQL、資料操作與轉換邏輯，但一般程式設計也應準備，因為 Meta 並未說明適用哪一種。
• 設計。工程職的設計面試著重系統；資料工程設計討論通常著重資料流、儲存、時效性與品質。應準備從頭到尾繪製一條資料管線，而不是提供請求服務的架構。
• 行為面試。已公布的行為面試涵蓋過往工作經驗與求職動機。這與職務無關，因此應完全依照公布內容準備：具體的過往工作，以及你想擔任此職務的明確理由。

已公布的是每場面試的時長：技術篩選為 45 分鐘，完整流程中的各場面試也為 45 分鐘，其中程式設計面試有 35 分鐘用於程式設計。Meta 並未公布任何職務的整體時程。

已公布形式的難點在於內容密集。自我介紹和提問會占用最初與最後幾分鐘，因此程式設計部分是一段不間斷的時間，沒有暖身餘裕。對資料工程師而言，這表示應限時練習 SQL 與資料轉換題，並準備能在 45 分鐘內從容說明完畢的設計與行為面試素材。

依照已公布的三個評估面向，填入資料工作相關內容。

• 限時程式設計。在共享編輯器中以 35 分鐘為一個練習區段，解答 SQL 與資料操作題，並一邊進行一邊說明思路，因為已公布的技術篩選會在遠端進行時使用協作編輯工具。
• 兩個資料管線設計。準備你曾建置或會建置的系統，從頭到尾畫出架構並涵蓋失敗情境：資料延遲、重複資料、結構描述漂移，以及不得重複計算的歷史資料回補。
• 過往工作與求職動機。已公布的行為面試會涵蓋這兩者；請準備具體事件，以及為何選擇 Meta、為何選擇此職務的坦誠答案。
• 承擔品質責任的故事。準備一個你發現的資料品質問題、你通知了誰，以及你做了哪些改變。
• 演練面試形式。透過 SubcueAI 的模擬面試，你可以練習一段 45 分鐘的面試，在不中斷的情況下從程式設計進入後續追問。