Pfizer Data Engineer面试题和答案

收到Pfizer面试邀请的那一刻，我正在图书馆赶due，说实话，脑子嗡的一下，感觉像做梦一样。那可是Pfizer啊！宇宙药厂！我赶紧把邮件读了三遍，确认真的是Data Engineer New Grad的Virtual Onsite邀请，不是诈骗邮件。激动的心，颤抖的手，当场就想在图书馆里大喊一声，但还是忍住了，毕竟咱是文化人。不得不说，从海投到收到面试，中间隔了快两个月，我都快忘了自己投过这家了。所以说，找工作这事儿，真的是玄学，你永远不知道哪片云彩会下雨。

准备面试的过程可以说是痛并快乐着。我把网上能找到的关于Pfizer Data Engineer的面经翻了个底朝天，但说实话，New Grad的DE面经真的不多，大部分都是Data Scientist或者更有经验的岗位的。不过，有总比没有强，我还是总结出了一些他们家偏爱的技术栈和考察重点，比如对ETL流程的理解，扎实的SQL和Python功底，以及对AWS云服务的熟悉程度。踩过坑的人都知道，面试不仅仅是刷题，更是对自己知识体系的一次全面梳理。

好了，废话不多说，直接上干货，给大家分享几道我被问到的典型问题和我的答案思路。

第一题：SQL考察，经典中的经典

问题：给我们一个场景，有一个销售数据表sales，包含sales_id, product_id, sales_date, sales_amount。写一个SQL查询，找出每个产品在2024年每个月的总销售额，以及该月销售额占该产品全年总销售额的百分比。

我的答案思路：

这题说实话不难，主要考察的是窗口函数和CTE (Common Table Expression) 的使用。窗口函数在Data Engineer的日常工作中真的太常用了，特别是做数据分析和报表的时候。我的思路是先用一个CTE计算出每个产品每个月的销售总额，然后再用另一个CTE计算出每个产品的全年总销售额。最后，将这两个CTE join起来，计算百分比。这里用到的核心是SUM() OVER (PARTITION BY ...)，这是一个非常强大的窗口函数，一定要掌握。

WITH MonthlySales AS (
    SELECT
        product_id,
        strftime('%Y-%m', sales_date) as sales_month,
        SUM(sales_amount) as monthly_total
    FROM
        sales
    WHERE
        strftime('%Y', sales_date) = '2024'
    GROUP BY
        product_id, sales_month
),
AnnualSales AS (
    SELECT
        product_id,
        SUM(sales_amount) as annual_total
    FROM
        sales
    WHERE
        strftime('%Y', sales_date) = '2024'
    GROUP BY
        product_id
)
SELECT
    m.product_id,
    m.sales_month,
    m.monthly_total,
    (m.monthly_total * 100.0 / a.annual_total) as percentage_of_annual
FROM
    MonthlySales m
JOIN
    AnnualSales a ON m.product_id = a.product_id;

第二题：Python与Data Pipeline

问题：假设你有一个非常大的CSV文件（大约10GB），里面是用户的行为日志。你需要在内存有限的机器上处理这个文件，统计每个用户的点击次数。你会怎么用Python来实现？

我的答案思路：

这题的陷阱在于“非常大的CSV文件”和“内存有限”。直接用pandas的read_csv一次性把整个文件读进内存肯定会爆掉。踩过坑的人都知道，处理大数据文件，Stream Processing的思想很重要。所以，正确的做法是分块读取和处理。Pandas的read_csv函数里有一个chunksize参数，就是为了这个场景设计的。我们可以设置一个合理的chunksize，比如一次读取100万行，然后在一个循环里逐块处理，最后把每个块的结果汇总起来。这样，任何时候内存里都只有一小部分数据，非常高效。这种处理方式在构建Batch Processing的Data Pipeline时非常常见。

import pandas as pd

# 假设这是你的超大CSV文件
file_path = 'user_logs.csv'

# 定义一个chunksize
chunk_size = 10**6

# 创建一个空的字典来存储每个用户的点击次数
user_clicks = {}

# 使用迭代器分块读取文件
for chunk in pd.read_csv(file_path, chunksize=chunk_size):
    # 在每个chunk里，统计用户点击次数
    # 这里我们假设CSV有一列叫做'user_id'和一列'event_type'，点击事件是'click'
    click_counts = chunk[chunk['event_type'] == 'click']['user_id'].value_counts().to_dict()

    # 将当前chunk的统计结果合并到总的统计字典中
    for user_id, count in click_counts.items():
        user_clicks[user_id] = user_clicks.get(user_id, 0) + count

# 打印结果
# for user_id, count in user_clicks.items():
#     print(f"User {user_id}: {count} clicks")

第三题：Data Modeling与Schema Design

问题：我们要为一个新的临床试验数据平台设计数据库。这个平台需要存储病人的基本信息、每次就诊的记录、以及每次就诊的各项生理指标（比如血压、心率等）。你会如何设计数据库的Schema？

我的答案思路：

这是一个典型的Schema Design问题，考察的是对数据关系的理解和数据库范式的应用。我的思路是采用星型模型（Star Schema），这也是Data Warehouse设计中非常经典的模型。我会设计一个事实表（Fact Table）和几个维度表（Dimension Tables）。

维度表 (Dimension Tables):
- Dim_Patient: 存储病人的静态信息，如patient_id (主键), name, date_of_birth, gender等。
- Dim_Visit: 存储每次就诊的信息，如visit_id (主键), patient_id (外键), visit_date等。
事实表 (Fact Table):
- Fact_Vitals: 存储每次就诊的生理指标。这张表会非常大。它的主键是复合主键，比如(visit_id, vital_name)。字段包括visit_id (外键), vital_name (e.g., 'blood_pressure', 'heart_rate'), vital_value。

这样的设计好处是结构清晰，查询效率高，特别是对于聚合查询。比如，要查询某个病人在一段时间内的所有血压记录，只需要join Dim_Visit 和 Fact_Vitals 这两张表。这种Data Modeling的思路在处理任何分析型数据时都很有用。

第四题：ETL和Data Pipeline设计

问题：描述一下你会如何设计一个ETL (Extract, Transform, Load) Data Pipeline，把来自不同源（比如API、数据库、CSV文件）的数据整合到一个Data Warehouse中。

我的答案思路：

这是一个开放性的系统设计题，考察的是对整个数据流程的宏观把握。我会从以下几个方面来回答：

Extract: 针对不同的数据源，使用不同的工具。比如，对于API，我会写Python脚本去定时调用；对于数据库，我可能会用Apache Sqoop或者直接用JDBC连接；对于CSV文件，我会把它们放在一个S3 bucket里，然后触发一个Lambda函数来处理。关键是要保证数据抽取的稳定性和可靠性。
Transform: 这是ETL的核心。我会使用Apache Spark来进行数据的清洗、转换、聚合等操作。Spark的分布式计算能力非常适合处理大规模数据。转换逻辑会根据业务需求来定，比如数据格式统一、空值处理、数据去重、业务逻辑计算等。这一步的产出应该是干净、规整的数据。
Load: 将转换后的数据加载到目标Data Warehouse中，比如Amazon Redshift或者Snowflake。加载策略也很重要，是全量加载还是增量加载？这取决于数据量和更新频率。对于大数据场景，增量加载是更常见的选择。
Orchestration: 整个ETL流程需要一个调度工具来管理，我会选择Apache Airflow。用Airflow来定义DAG (Directed Acyclic Graph)，设置任务的依赖关系、定时执行、失败重试和监控报警。一个好的Data Pipeline离不开一个强大的调度系统。

第五题：云服务和AWS

问题：在你的ETL pipeline中，你会用到哪些AWS服务？为什么？

我的答案思路：

这题考察对云生态的熟悉程度。我会结合上一个ETL设计题来回答，展示我不仅知道理论，还能落地到具体的云服务上。

Data Lake: 我会用Amazon S3作为我的Data Lake，存储从各个源头抽取来的原始数据和经过转换后的数据。S3便宜、可靠、扩展性好，是构建Data Lake的不二之选。
Data Processing: 我会用Amazon EMR来运行我的Spark任务。EMR可以很方便地创建和管理Spark集群，按需付费，非常灵活。
Data Warehouse: 我会选择Amazon Redshift作为我的Data Warehouse。它是一个列式存储的数据库，查询分析性能非常好。
Serverless: 对于一些轻量级的数据处理任务，比如文件到达S3后触发的简单转换，我会用AWS Lambda，可以省去管理服务器的麻烦。
Orchestration: 我会用Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)来部署和管理我的Airflow DAGs，省去了自己搭建和维护Airflow的麻烦。

总结与建议

总的来说，Pfizer的面试还是非常看重候选人的基础知识和实际动手能力的。他们的问题不一定非常刁钻，但都很贴近实际工作场景。给后面要面试的同学几个小建议：

基础要牢: SQL和Python是Data Engineer的左膀右臂，一定要非常熟练。特别是SQL的窗口函数和复杂查询，Python的数据处理库（Pandas, PySpark）。
理解数据: 不要做一个只会写代码的工具人。要理解你处理的数据的业务含义，理解Data Modeling和Schema Design背后的逻辑。
熟悉云: 现在几乎没有公司不用云了。AWS, GCP, Azure至少要熟悉一个。知道在什么场景下用什么服务，为什么用这个服务。
多说项目: 行为面试题（Behavioral Question）是必考的。准备一两个你做过的有挑战性的Data Pipeline项目，能把项目的背景、你的角色、你遇到的困难、以及你如何解决的，都清晰地讲出来。

希望我的分享对大家有帮助！祝大家都能拿到心仪的Offer！

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WITH MonthlySales AS ( SELECT product_id, strftime('%Y-%m', sales_date) as sales_month, SUM(sales_amount) as monthly_total FROM sales WHERE strftime('%Y', sales_date) = '2024' GROUP BY product_id, sales_month ), AnnualSales AS ( SELECT product_id, SUM(sales_amount) as annual_total FROM sales WHERE strftime('%Y', sales_date) = '2024' GROUP BY product_id ) SELECT m.product_id, m.sales_month, m.monthly_total, (m.monthly_total * 100.0 / a.annual_total) as percentage_of_annual FROM MonthlySales m JOIN AnnualSales a ON m.product_id = a.product_id;

import pandas as pd # 假设这是你的超大CSV文件 file_path = 'user_logs.csv' # 定义一个chunksize chunk_size = 10**6 # 创建一个空的字典来存储每个用户的点击次数 user_clicks = {} # 使用迭代器分块读取文件 for chunk in pd.read_csv(file_path, chunksize=chunk_size): # 在每个chunk里，统计用户点击次数 # 这里我们假设CSV有一列叫做'user_id'和一列'event_type'，点击事件是'click' click_counts = chunk[chunk['event_type'] == 'click']['user_id'].value_counts().to_dict() # 将当前chunk的统计结果合并到总的统计字典中 for user_id, count in click_counts.items(): user_clicks[user_id] = user_clicks.get(user_id, 0) + count # 打印结果 # for user_id, count in user_clicks.items(): # print(f"User {user_id}: {count} clicks")

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