一份脸书的面经

一月以来,一直在忙于脸书的面试,朋友不见,饭局不约,面到了最后一轮,临时被放了鸽子,自己去不成了,写个面经,希望能帮到其他人吧。我面的是Data engineer职位,不同职位,也许面试程序不一样,仅供参考吧。

——写在前边的话

一月的时候有个脸书的人资联系我,告诉我,美国总部决定在伦敦建立欧洲的数据基地,问我对他们伦敦新开的data部门有没有兴趣,我便应了。

第一面,人资的面试,和其他公司一样,没啥。

第二面SQL第三面Coding,各45分钟。没有数目限制,45分钟内,做完一道换下一道,一定要记得边写边解释,不要有冷场,哪怕一时找不到算法,也要说出你的思路。编程环境是Visual blank board:https://coderpad.io/,面试前可以熟悉一下。题目很基础,leetcode和hackerrank上的sql和算法题刷一遍就问题不大。时间有限,好在高中搞竞赛,有算法的底子,把所有常用的数据结构例如二叉搜索树,迪杰斯特拉什么的写了一遍,就把大部分精力放在了SQL题上,仅刷了几道leetcode上的算法题,解法在github上:https://github.com/RuochenLI/Leetcode以后有时间也会不断的慢慢刷,有问题欢迎指教讨论。

前三面都是skype,好在都是美国时间,面试时间都放在晚上八点,不用请假。

最后是onsite面试。四面五个考点:SQL,Coding,Data modeling, prepare for data visualisation, product sense. 脸书的面试很有良心,在最后一轮会有一个人资全程跟踪你的复习,不断地对你训练。你有问题,他可以找专家给你解答,用他的话说,“我们的面试没有陷阱,没有脑筋急转弯,没有surprise,我们告诉你我们考什么,我们希望你准备好了来应战”。去前会让你签电子版的保密协议。

分开细谈:

SQL,Coding不说了,和二三面一样,只是这次要在真的白板上写。

Data Modeling: 熟悉BI流程的应该都知道,从data center -> data warehouse -> data mart -> report,ETL以及各个部分的建模和优化,什么3nf,star schema,snowflak schema blabla,推荐一本书:https://www.amazon.fr/Data-Warehouse-Toolkit-Definitive-Dimensional/dp/1118530802/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1488397148&sr=8-1&keywords=The+Data+Warehouse+Toolkit%3A+The+Definitive+Guide+to+Dimensional+Modeling

最后一面是fullstack,给你个软件比如Zynga的德州扑克,让你玩,玩完了,告诉我,这个游戏有哪些可以收集的metrics,收集这些metrics你如何建立你的数据库模型,怎样建立你的log系统,基于你建立的数据库模型,你如何建立你的datawarehouse,你如何设计ETL,最后你设计你的report。考虑到整个流程,如果这个软件的用户级别是脸书用户级别的,你有什么优化方案。等等吧。这方面的复习主要看各个公司的业绩报告,脸书那边把这几年amazon,linkedin等公司annual report发给我看得快吐血了。

写的很糙,有什么问题欢迎指教。

后记:

折腾了许久,搞好了签证,准备着3月6日的面试,28日还告诉我你的面试日子定了,明天就搞定火车票,3月1日突然打电话,说data部门在美国开会时,考虑到budget问题,临时决定,暂时取消了在欧洲建立数据部门的计划。

从来没有对一个offer如此的渴望,闭关了两个月。

她说,在床上等我,我裤子都脱了,她却穿上衣服跑了。

言语无力。

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