Gilead Sciences Data Engineer面试题和答案
Gilead Sciences Data Engineer面试题和答案 (English Translation Coming Soon)
想面Gilead的姐妹们注意！它家Data Engineer面试体验不错，不卷，但对domain knowledge和communication skill要求不低。热乎的Gilead DE New Grad virtual Onsite面经来啦！
首先，Gilead是顶级生物制药公司，数据团队超看重业务理解。面试前务必研究下Gilead的业务和出名药物，比如瑞德西韦（Remdesivir）。面试时，把你的技术项目和业务结合起来，比如ETL Project如何处理临床试验（clinical trial）数据的复杂dataset，或者Data Modeling经验如何帮助分析药物研发数据，绝对加分！
其次，Gilead面试流程传统：HR电面，hiring manager面，最后virtual onsite。Onsite一般4-5轮，每轮45-60分钟。他们家很看重culture fit，所以每轮都有Behavioral Questions。准备好你的故事，体现解决问题能力、团队协作和学习热情。
下面是我整理的5个典型面试问题和答案思路。
问题一：Tell me about a challenging Data Pipeline you have built.
必考题，考察项目经验和解决问题能力。回答时要突出对整个Data Pipeline的端到端（end-to-end）理解。我的思路：先介绍项目背景，然后讲技术栈，比如用Airflow做调度（orchestration），用Spark做大规模数据处理（large-scale data processing），数据存在AWS S3的Data Lake里。接着说挑战，比如遇到了数据倾斜（data skew）问题，导致Spark job运行慢。为了解决，我做了research，尝试了salting或调整Spark的partition数量。最后总结项目结果，比如Data Pipeline稳定性提高，数据处理效率提升。回答中自然地用到ETL, Spark, Airflow, AWS, Data Lake等术语。
问题二：How would you design a schema for a database that stores clinical trial data?
考察Schema Design和Data Modeling能力。药厂最核心的数据之一就是clinical trial data。关键是看你的思考过程。我的思路：先clarify a few things，比如database的主要用途是实时查询（real-time query）还是批量分析（batch analytics）？数据更新频率是怎样的？然后开始设计schema，提出一个star schema的设计，因为它很适合Data Warehouse的场景。设计一个fact table，比如“patient_visits”，存储核心指标。然后设计几个dimension tables，比如“patients”，“clinics”，“drugs”。设计dimension table时，考虑到slowly changing dimensions (SCD) 的问题。最后讨论设计的trade-offs，比如查询性能和数据冗余的平衡。整个过程，我会用到Schema Design, Data Modeling, Star Schema, Fact Table, Dimension Table, SCD这些专业词汇。
问题三：What is the difference between Batch Processing and Stream Processing?
考察你对两种数据处理方式的理解。关键是说出它们的核心区别和应用场景。我的思路：先解释定义，Batch Processing处理静态数据，Stream Processing处理实时流动的数据。然后举例，Batch Processing比如每天计算一次前一天的销售总额，用Spark batch job处理。Stream Processing比如实时监测欺诈交易，用Flink或者Spark Streaming处理实时的交易数据流。现在很多公司都重视实时数据处理，所以对Stream Processing的理解很加分。
问题四：SQL question to find the top 3 most prescribed treatments.
SQL是Data Engineer的必备技能。药厂的SQL题可能会涉及生物医药场景，但核心SQL知识点不变。我的思路：先仔细读题，构思解题步骤。这个题需要用到JOIN, WHERE, GROUP BY, ORDER BY, 和 LIMIT。先把两个table用patient_id JOIN起来，然后用WHERE clause筛选出特定疾病的病人。接着用GROUP BY treatment统计每种疗法的次数，用ORDER BY降序排列，最后用LIMIT 3选出前三名。我会先把思路跟面试官说一遍，再写SQL query。
问题五：How do you ensure data quality in your Data Pipelines?
Data quality是Data Engineering中非常重要的话题。考察你对数据质量的重视程度和实际经验。我的思路是：从几个方面回答。首先，在数据源头（data source）把关。其次，在ETL的每个环节加入data validation步骤，检查null values, duplicates，数据格式是否正确。用Great Expectations等工具做自动化数据质量检查。发现问题就设置alert。建立data quality dashboard监控数据质量指标。最后，data quality是一个持续的过程，需要不断和data consumers沟通。
面试最后，一定要准备几个有深度的问题问面试官。比如，团队目前最大的挑战是什么，对new grad的期望是什么，如何做Career development。
好了，今天的分享就到这里。希望我的面经能帮到你。找工作是漫长的过程，别灰心，坚持下去！
如果你对Gilead或其他药厂的Data Engineer面试还有问题，欢迎在评论区留言。
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