Moderna Data Engineer面试题和答案
Moderna Data Engineer面试题和答案 (English Translation Coming Soon)
5轮面试，8个面试官，3个小时，Moderna的Data Engineer面试真是把我面到虚脱。
哈喽大家好，我是你们的求职博主小梦。今天来分享一下Moderna的Data Engineer New Grad岗位的Virtual Onsite面经。说实话，他家的面试流程还挺标准的，先是HR小姐姐的screening call，然后是hiring manager面，最后是virtual onsite，一口气面完。Onsite总共三轮，每轮一个小时，分别是两轮technical和一轮Behavioral。不得不说，Moderna作为生物科技界的当红炸子鸡，面试难度还是不小的，问的问题都非常结合实际业务。
第一个问题：Can you walk me through a challenging data Project you've worked on? 这是一个经典的behavioral问题，但也是个展示你技术深度和广度的好机会。我当时讲的是一个关于优化ETL pipeline的课程项目。我先介绍了项目的背景，我们当时的数据源是什么，数据量有多大，旧的pipeline有什么痛点，比如处理速度慢，容易出错等等。然后我重点讲了我是如何解决这些问题的。我提到了我用了Apache Spark来做并行处理，优化了data partitioning的策略，还引入了Airflow来做workflow orchestration和scheduling。我还提到了我们是如何做data validation和quality check的，确保数据的准确性。最后，我用数据说明了我的优化成果，比如ETL的运行时间缩短了40%，数据错误率降低了90%。整个过程一定要突出你自己的contribution，你在这个项目里扮演了什么角色，遇到了什么困难，是怎么解决的。踩过坑的人都知道，光说理论没用，一定要有实际的例子支撑。
第二个问题：We have a table with patient vaccination records. Write a SQL query to calculate the monthly average vaccination rate for a specific vaccine. SQL是Data Engineer面试必考的，而且很喜欢考窗口函数。这道题看着不难，但其实有几个小陷阱。你需要处理好日期的转换，把具体的接种日期转换成月份。其次，你需要计算每个月的总接种人数和总人数，然后才能计算接种率。我当时写的query大概是这样的：WITH MonthlyCounts AS (SELECT DATE_TRUNC('month', vaccination_date) AS month, COUNT(DISTINCT patient_id) AS vaccinated_patients FROM vaccination_records WHERE vaccine_name = 'SpecificVaccine' GROUP BY 1), TotalPatients AS (SELECT COUNT(DISTINCT patient_id) AS total_patients FROM patients) SELECT mc.month, (mc.vaccinated_patients::float / tp.total_patients) * 100 AS vaccination_rate FROM MonthlyCounts mc, TotalPatients tp ORDER BY mc.month; 这个query用了CTE (Common Table Expressions) 来让逻辑更清晰，先计算每个月的接种人数，再计算总人数，最后计算比率。面试官还追问了如果patient表是动态变化的怎么办，我说那可以把TotalPatients的计算也放到MonthlyCounts里，按月统计总人数，这样更准确。
第三个问题：How would you design the schema for a clinical trial data warehouse? 这道题考察的是Data Modeling和Schema Design的能力。我当时提出了一个Star Schema的设计方案。我把核心的临床数据，比如病人的观察指标，作为Fact Table。然后围绕这个Fact Table建立多个Dimension Tables，比如Patient Dimension（包含病人的基本信息，如年龄、性别等），Trial Dimension（包含试验的基本信息，如试验编号、阶段等），Date Dimension（包含日期相关的信息），和Location Dimension（包含试验地点的信息）。我解释了为什么选择Star Schema，因为它查询性能好，结构简单，方便BI工具进行分析。我还提到了可以根据未来的需求，考虑使用Snowflake Schema来做进一步的规范化，减少数据冗余。面试官对我这个回答还挺满意的，觉得我考虑得比较周全。
第四个问题：Describe the difference between Batch Processing and Stream Processing. When would you use one over the other? 这是一个关于大数据处理架构的问题。我解释说，Batch Processing是处理大量静态数据，通常是按计划（比如每天一次）执行。它适用于那些对实时性要求不高的场景，比如生成日报表，或者训练机器学习模型。我举了Hadoop MapReduce作为例子。而Stream Processing是处理实时数据流，数据来了就立即处理。它适用于那些需要低延迟响应的场景，比如实时监控，欺诈检测等。我举了Apache Kafka和Spark Streaming作为例子。我还补充说，现在很多场景需要的是两者的结合，也就是所谓的Hybrid/Lambda Architecture，既有batch layer处理历史数据，又有speed layer处理实时数据，这样可以兼顾准确性和实时性。Moderna作为药企，很多临床数据分析其实用Batch Processing就够了，但如果涉及到生产线的实时监控，那Stream Processing就派上用场了。
第五个问题：You need to build a data pipeline to process genomic data from various labs. How would you design it on AWS? 这道题是考察云平台和Data Pipeline的设计能力。我首先明确了需求，genomic data数据量巨大，格式多样，而且对安全性要求极高。我的设计方案是这样的：首先，使用AWS S3作为Data Lake，存储从各个实验室上传的原始数据。S3的存储成本低，扩展性好，而且可以和AWS的其他服务无缝集成。然后，使用AWS Glue作为ETL工具，它可以自动识别数据Schema，并生成ETL脚本。对于复杂的转换逻辑，可以用Python和Spark在Glue里实现。处理完的数据可以存回S3，或者加载到Redshift这样的Data Warehouse里，方便后续的分析。整个pipeline的调度和监控，可以使用AWS Step Functions或者自己搭建Airflow on EC2。我还特别提到了数据安全的重要性，比如使用VPC, IAM roles, 和KMS来保证数据在传输和存储过程中的安全。不得不说，AWS全家桶真的太香了，基本能满足你对Data Pipeline的所有想象。
干货总结：
- 基础要扎实：SQL和Python是基本功，一定要刷熟练。特别是SQL，各种join，窗口函数，CTE要信手拈来。
- 项目经验很重要：一定要准备1-2个拿得出手的项目，能把项目的背景、你的贡献、技术细节、最终成果都讲清楚。
- 理解业务：药企的Data Engineer，需要对临床试验、生产流程等有一定的了解。面试前多做做功课，了解公司的产品和业务，能让你在面试中脱颖而出。
- 系统设计能力：对于New Grad来说，不要求你设计出完美的系统，但要能清晰地表达你的思路，权衡不同方案的优劣。多看看别人的面经，学习一下常见的设计模式。
- 云平台知识：现在基本没有公司不用云了，AWS, GCP, Azure至少要熟悉一个。知道在不同的场景下应该选择哪些服务。
希望这篇笔记对大家有帮助，祝大家都能拿到心仪的Offer！
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