AbbVie Data Engineer面试题和答案
AbbVie Data Engineer面试题和答案 (English Translation Coming Soon)
终于面完了AbbVie的Virtual Onsite，累到怀疑人生。不得不说，药厂的面试风格真的跟科技公司很不一样，整体节奏感觉慢一些，但问题挖得特别深，尤其是对项目细节的追问，简直是刨根问底。说实话，准备的过程真的挺折磨人的，但好在结果还算对得起自己的努力。
因为签了NDA，具体的面试流程和面试官信息我就不能透露太多了，但今天主要是想跟大家分享一下我遇到的几道比较典型的Data Engineer技术问题和一些我的思考，希望能给后面要面试的同学一些参考。他们家New Grad岗位的面试，感觉对Data Modeling和ETL的理解要求特别高，毕竟是处理和生命健康高度相关的数据，严谨性是第一位的。
下面我整理了7个问题和答案，大家可以感受一下难度和风格：
第一个问题，关于Data Pipeline的设计 面试官问：”Can you describe a complex Data Pipeline you have built? What were the challenges and how did you solve them?” 这个问题基本是DE面试必考题了。我当时讲的是我简历上的一个实习项目，一个处理基因序列数据的ETL流程。我强调了我们当时用的技术栈，比如用Airflow做调度，用Spark做分布式处理。然后重点说了遇到的challenge，比如Data Skew问题。踩过坑的人都知道，Spark处理大数据时，如果partition做得不好，很容易出现某些task运行得特别慢，拖慢整个Job。我的解决方案是先对key进行了一轮预处理，加盐打散，然后再进行shuffle，这样数据就能比较均匀地分布到各个executor上。我还提到了我们如何做Data Lineage和监控，确保数据质量和Pipeline的稳定性，这个在药厂这种对数据质量要求极高的行业里，绝对是加分项。
第二个问题，SQL考察
面试官直接给了一个场景题：”We have two tables, patients and treatments. Write a SQL query to find the top 3 treatments with the highest number of patients.”
这题算是基础的SQL题，但也不能掉以轻心。我当时写的query大概是这样的：
SELECT
t.treatment_name,
COUNT(p.patient_id) AS number_of_patients
FROM
treatments t
JOIN
patients p ON t.treatment_id = p.treatment_id
GROUP BY
t.treatment_name
ORDER BY
number_of_patients DESC
LIMIT 3;
写完之后，我没有就这么结束，而是主动解释了一下我的思路。比如，我用了JOIN来关联两个表，通过treatment_id。然后用GROUP BY来统计每种疗法的病人数量，最后用ORDER BY和LIMIT来找出前三名。我还补充说，如果数据量非常大，需要考虑索引优化，比如在treatment_id这个foreign key上建立索引，可以大大提高JOIN的效率。这种主动延伸的回答方式，面试官一般都比较喜欢。
第三个问题，Python编程
面试官问：”How would you handle a large dataset in Python that doesn't fit into memory?”
这个问题也是非常经典。我说首先我会想到用pandas的chunking功能。在读取大文件比如CSV的时候，可以设置chunksize参数，把大文件分块读成一个迭代器，然后对每个chunk进行处理，这样内存里就永远只需要加载一小部分数据。如果单机处理还是太慢，我就会考虑使用Dask。Dask可以看作是并行版的pandas和numpy，它的API和pandas非常接近，学习成本很低，但底层可以用多核甚至多台机器的计算资源来并行处理数据。如果数据规模再大，到了TB级别，那可能就要上Spark了，用PySpark的API来操作。这个回答的思路是从简单到复杂，展示了自己对不同数据规模下技术选型的理解。
第四个问题，Data Modeling 面试官问：”What's the difference between a star schema and a snowflake schema in a Data Warehouse? When would you use one over the other?” 这个问题考察的是Data Warehouse的基础理论。我回答说，Star Schema是一种denormalized（反范式）的设计，它有一个大的中心事实表（Fact Table）和一圈直接关联的维度表（Dimension Tables），结构像星星一样。它的优点是查询简单，因为JOIN的层数少，查询性能好。而Snowflake Schema则是在Star Schema的基础上做了normalized（范式化），把某些维度表又拆分成了更小的维度表，结构像雪花一样。它的优点是减少了数据冗余，节省存储空间。至于如何选择，我说这其实是一个trade-off。如果团队更看重查询性能和易用性，比如给业务分析师用的数据集市（Data Mart），那Star Schema更合适。如果更看重数据的一致性和减少冗余，并且存储成本比较敏感，那可以考虑Snowflake Schema。我还补充说，在现在这个存储成本越来越低的时代，大部分场景下Star Schema的性能优势会更被看重。
第五个问题，云平台AWS 面试官问：”How would you design a scalable and cost-effective Data Lake on AWS?” 药厂现在也都在往云上走，所以AWS的经验很重要。我的回答是，我会选择S3作为Data Lake的存储核心，因为它便宜、耐用、扩展性好。数据进来之后，我会用AWS Glue来做ETL。Glue有一个很方便的功能是它的Crawler，可以自动扫描S3上的数据，然后生成Data Catalog，这样数据就被schema化和可查询了。对于查询，我会用Athena，它是一个serverless的查询引擎，可以直接查S3上的数据，按查询量付费，成本很可控。为了进一步优化成本和性能，我会强调数据分区（Partitioning）和文件格式的重要性。比如，我会按天或者按业务维度对S3上的数据进行分区，这样Athena查询时就可以只扫描相关的分区，大大减少扫描量。文件格式上，我会选择Parquet或者ORC这种列式存储格式，它们压缩比高，并且支持谓词下推（Predicate Pushdown），也能极大提升查询效率。
第六个问题，Behavioral Question 面试官问：”Tell me about a time you had a disagreement with a colleague on a technical decision. How did you handle it?” 这种问题一定要准备好故事，用STAR法则来回答。我讲了一个之前实习时，我和另一个实习生在用哪个数据库上产生了分歧。我当时想用PostgreSQL，因为它功能强大，支持复杂的查询。而他想用MySQL，因为他更熟悉。我先是认真听了他的理由，然后我没有直接反驳，而是做了一个简单的PoC（Proof of Concept），用两个数据库分别实现了我们项目的一个核心功能，然后做了一个简单的性能测试，并且列出了两种方案的优缺点对比。最后我们拿着这个对比结果去找我们的mentor，大家一起讨论，最终选择了更适合我们项目需求的PostgreSQL。我强调的是，我尊重同事的意见，并且尝试用数据和事实来说话，而不是纯粹的争论。
第七个问题，System Design 面试官问：”How would you design a real-time analytics dashboard for clinical trial data?” 这个问题综合性很强。我说我会设计一个基于Stream Processing的架构。首先，数据源（比如来自实验室的设备）会把数据实时发送到Kafka这样的消息队列里。然后，我会用一个Stream Processing引擎，比如Apache Flink或者Spark Streaming，来消费Kafka里的数据，进行实时的计算和聚合，比如计算某个指标的实时平均值。处理完的结果，可以存入一个支持快速读写的数据库，比如NoSQL数据库像Cassandra，或者时序数据库像InfluxDB。最后，前端的Dashboard（比如用Tableau或者自研的React应用）就可以直接从这个数据库里读取数据，实现近乎实时的展示。我还提到了需要考虑数据延迟、吞吐量和高可用性等问题。
好了，以上就是我能记住的所有干货了。希望能帮到大家。下面是一个简单的Checklist，供大家面试前自查：
- [ ] 简历上的每个项目都能量化结果，并且对细节了如指掌。
- [ ] 准备几个关于Data Pipeline、ETL、Data Warehouse的深入项目经历。
- [ ] SQL题要能徒手写出来，并且能解释优化思路。
- [ ] Python处理大文件的几种方法要熟悉。
- [ ] 熟练掌握至少一种云平台（AWS/GCP/Azure）的核心数据服务。
- [ ] 准备几个Behavioral Question的STAR故事。
- [ ] 对药厂的业务有一定的了解，知道Data Engineer在其中扮演的角色。
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