Microsoft 如何面試資料工程師

Microsoft 公開的是精簡的面試概要，而非逐輪面試腳本，因此下列架構結合了 Microsoft 公布的內容，以及本頁採用的準備分類（初篩、程式設計、系統設計、行為面試、現場面試）；這些分類並非 Microsoft 的面試輪次名稱。

• 對談。多數 Microsoft 面試包含 2-4 場對談，對象是未來可能共事的團隊成員與跨職能同事，每場最長 1 小時。對資料工程師而言，預期同事中會包括儀表板與模型仰賴你所建資料管線的人員。
• 面試地點與方式。面試可能透過電話、Microsoft Teams 或實體方式進行。針對某些職位，應徵者會被要求撰寫程式碼、分享創意作品集或提供工作樣本；資料相關職位明確屬於需要撰寫程式碼的類別。
• 技術面試。技術面試以解題為主，涵蓋技術卓越度與核心能力，也會詢問能力導向問題和履歷相關問題。
• 程式設計方式。你只需使用自己擅長的程式語言，不可使用虛擬碼，並會透過可執行及編譯程式碼的第三方程式設計工具作答。

Microsoft 並未公布整個流程需要多久，也未說明資料工程師的 2-4 場對談中，哪一場會討論系統設計。

Microsoft 公開強調的是解題能力：透過能力導向問題與履歷內容，檢視技術卓越度及核心能力。實務上，履歷中的每個專案都可能被追問到個別決策的細節，而且每份程式設計答案都必須能實際執行，因為不接受虛擬碼，工具也會進行編譯。

資料工程師面試通常評估 4 個領域，而解題導向的形式適用於每個領域：

• SQL 與資料建模。首次執行就能產生正確結果的查詢，以及面對需求變動時能說明設計理由的結構描述。
• 資料管線與工作流程協調。相依關係、具冪等性的重新執行、歷史資料回補，以及如何處理延遲或格式錯誤的資料來源。
• 分散式資料系統。資料分割、檔案格式、批次處理與串流處理的取捨，以及每項選擇的成本。
• 資料品質與權責歸屬。如何找出不良資料、該通知誰，以及如何防止問題再次發生。

除非明確獲准，否則你在測驗與面試期間必須在沒有外部協助的情況下展現自身能力，因此可執行的程式碼與推理過程都必須由你完成。

Microsoft 說明的是統一的技術面試形式，而非為每種職位分別制定形式，因此下列差異是這些職位的一般實務，並非 Microsoft 政策。

• 相較於軟體工程師面試，要求你實際執行的程式碼通常更著重資料操作、轉換邏輯與 SQL，而非廣泛考察各類演算法；設計問題也較常聚焦於資料移動、儲存與時效性。
• 相較於資料科學家面試，統計推理與建模的比重通常較低，而能否準時交付可信資料的系統則更受重視。
• 相較於其他公司，Microsoft 公開的 3 項細節會影響面試當天的形式：由少數幾場各長達 1 小時的對談取代冗長的面試小組、程式碼必須在真實工具中成功編譯，以及跨職能同事會參與面試。你不僅要準備向工程師說明工作，也要能向非工程背景的人員解釋。

Microsoft 並未公布流程時間表。Microsoft 公布的是面試規模：共 2-4 場對談，每場最長 1 小時；這比某些公司所述的多輪現場面試更短，因此每場對談的分量更重。

難度偏向實務而非理論。由於不能使用虛擬碼，而且程式設計工具會實際執行你的程式碼，小錯誤會立刻顯現；能力與履歷問題也意味著，面試可能在 1 小時內從查詢題轉到過往專案，再轉到設計取捨。深入掌握自己的工作，比廣泛涉獵教科書主題更重要。

依照 Microsoft 公布的形式準備：使用你擅長的語言，練習解題、核心能力題與履歷題。

• 實際執行練習內容。在能執行程式碼的環境中解答 SQL 與資料轉換問題，並邊做邊講解，因為面試工具會編譯程式碼，而且不接受虛擬碼。
• 深入掌握一種語言。選擇你最擅長的程式語言並持續使用；Microsoft 要求應徵者只用該語言撰寫程式碼。
• 深入到決策層次的履歷準備。針對履歷中的每個資料管線或平台，準備說明你的設計選擇、捨棄的替代方案，以及處理過的故障。
• 跨職能回答。練習分別向分析師與產品經理說明資料品質事件，因為對談會有跨職能同事參與。
• 演練完整的 1 小時。透過 SubcueAI 的模擬面試，你可以練習在同一場面試中切換程式設計、能力與履歷問題；實際參加 Microsoft 面試時，除非明確獲准，否則不得使用外部協助。