Tesla 如何面試資料工程師

應徵者分享的是 Tesla 的軟體工程師面試流程；目前沒有資料工程師流程的相關分享，因此請將以下架構視為最接近的參考。本頁所稱的初步篩選、程式設計、系統設計、行為面試及現場面試都是準備類別，並非 Tesla 的正式面試階段名稱。

• 前期接觸用人主管。據分享，Tesla 會讓用人主管提早參與：通常在任何技術面試前先安排用人主管通話，讓應徵者能在投入完整流程前判斷自己是否適合團隊。
• 據分享的完整流程。招募人員初步篩選、用人主管通話、約 60 分鐘的技術篩選，透過 CoderPad 等協作工具完成實務且不限定程式語言的挑戰，接著進行程式設計面試、系統設計面試，以及一或兩場用人主管或領導階層面談，每場約 45 分鐘。
• 據分享的另一種開場流程。部分應徵者表示，會先在 Codility 完成包含三道程式設計題的線上評估，再進行兩輪電話面試；第二輪通常由用人主管主持，討論過往經驗、技能與求職動機。
• 據分享的現場面試。五輪各 45 分鐘的面試：一道設計題、兩輪問題解決面試，以及兩場行為面談，其中一場由資深主管主持，另一場由用人主管主持。

據分享，Tesla 已大致不再採用居家作業，轉而進行現場技術面試，而且整體流程推進迅速。

據分享，技術篩選採用實務且不限定程式語言的挑戰，而不是益智題；各類面試的比重也會隨職級調整：資深應徵者通常會進行兩輪程式設計面試及一輪系統設計面試，員工級應徵者的程式設計面試較少，系統設計面試則較多。對資料工程師而言，可沿用的重點是實務問題與設計最為重要，而且職級越高，重心越偏向設計。

一般而言，資料工程師面試會評估：

• SQL 與資料建模。在時間限制內寫出正確查詢，並設計能因應變更的綱要；實務且不限定程式語言的挑戰很適合評估資料操作能力。
• 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。
• 分散式資料系統。資料分割、儲存格式、批次處理與串流處理的取捨，以及成本；車輛與工廠遙測資料能讓這些問題更具體。
• 資料品質與責任歸屬。異常偵測、溝通及預防，而這也正是據分享由主管主持的行為面談所會探究的內容。

由於現有分享描述的是工程職位面試流程，以下差異是資料職位的一般實務，並非關於 Tesla 的具體分享。

• 程式設計。據分享，挑戰著重實務且不限定程式語言。資料工程師應準備 SQL 及一種資料導向語言，並預期題目形式會偏向資料轉換，而非演算法益智題。
• 設計。資料工程設計面試著重資料流、儲存及時效性；請準備從頭到尾繪製遙測資料管線，因為據分享，職級越高，設計所占的比重越大。
• 行為面試。據分享，與資深主管及用人主管的面談會涵蓋過往經驗、技能及求職動機，且不因職位而異；請依上述內容準備。

Tesla 並未公開時間表。應徵者表示流程推進迅速，其中技術篩選約 60 分鐘，後續面談每場約 45 分鐘，而現場面試據稱包含五輪各 45 分鐘的面試。

據分享，難點在於節奏與實務性。流程推進迅速，並以現場技術面試取代居家作業，使各階段之間幾乎沒有太多準備時間；實務挑戰也更有利於能當場產出可運作資料邏輯的應徵者，而不是只會背誦解題模式的人。前期的用人主管通話也表示，從首次技術相關對談開始，雙方是否契合便已納入評估。

請依據據分享的流程架構準備，並向招募人員確認該職位的具體安排。

• 善用用人主管通話。據分享，這是第一個環節；請詢問團隊處理何種資料，以及技術面試預期使用哪些語言。
• 實務挑戰。在共享編輯器中練習資料操作及 SQL 題目，每次約 60 分鐘，並以寫出可運作的程式碼為目標。
• 深入準備設計。準備兩套能從頭到尾畫出並涵蓋失敗模式的資料管線設計。
• 過往經驗、技能與求職動機。據分享，主管面談會涵蓋這三項內容；請準備具體事例，以及想從事這份工作的真實理由。
• 演練快速流程。使用 SubcueAI 進行一場模擬面試，可讓你在同一次練習中先完成技術面試，再進行主管面談。