Merck Data Engineer面试题和答案
Merck Data Engineer面试题和答案 (English Translation Coming Soon)
废话不多说，直接上题！给正在求职Data Engineer的姐妹们分享一下Merck的Virtual Onsite面经，希望能帮到大家。Merck的面试流程还是挺规范的，基本就是HR电面，然后一轮技术电面，最后是Virtual Onsite。Onsite有好几轮，有技术的有BQ的，会见到Hiring Manager和未来的同事。整体感觉下来，Merck作为老牌药厂，技术上还是挺扎实的，问的问题都比较看重基础和实际项目经验。
问题一：讲一个你做过的最复杂的Data Pipeline项目，遇到了什么挑战，怎么解决的？
说实话，这个问题基本是DE面试必考题。我当时讲的是一个处理临床试验数据的项目，数据源特别多，有CSV、JSON，还有API接口。我的主要工作就是搭建一个自动化的ETL流程，把这些数据清洗、转换，最后加载到Data Warehouse里。技术栈主要是Python、Spark和Airflow。整个Data Pipeline的Orchestration我用的就是Airflow，踩过坑的人都知道，Airflow的DAG设计非常关键。我当时遇到的最大挑战是数据质量问题，很多数据都有缺失值或者格式不统一。为了解决这个问题，我在ETL的每个环节都加入了Data Validation的步骤，用Python写了很多UDF来处理这些脏数据。另外，Schema Design也很重要，一个好的Schema能让下游的数据分析师和科学家用起来事半功倍。我当时花了很多时间和他们沟通，反复修改Schema，最后才确定下来。不得不说，这个项目让我对Data Governance有了更深的理解。
问题二：SQL题，给你一个病人用药记录表，包含patient_id, drug_name, prescription_date，写一个SQL查询找出去年每个季度处方量前三的药品。
这道SQL题算是中等难度，主要考察窗口函数的使用。我当时是这么写的：
WITH QuarterlyPrescriptions AS ( SELECT drug_name, EXTRACT(QUARTER FROM prescription_date) AS quarter, COUNT(*) AS prescription_count FROM medication_history WHERE EXTRACT(YEAR FROM prescription_date) = EXTRACT(YEAR FROM CURRENT_DATE) - 1 GROUP BY drug_name, quarter ), RankedPrescriptions AS ( SELECT drug_name, quarter, prescription_count, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY quarter ORDER BY prescription_count DESC) as rn FROM QuarterlyPrescriptions ) SELECT drug_name, quarter, prescription_count FROM RankedPrescriptions WHERE rn <= 3;
写完之后，面试官还追问了ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK()的区别，大家一定要搞清楚。简单来说，ROW_NUMBER()是连续排名，RANK()是跳跃排名，DENSE_RANK()是连续排名但并列时排名相同。这种细节问题最能体现你对SQL的掌握程度。
问题三：Python题，写一个脚本解析一个大的JSON文件，里面是病人的病历，需要高效地提取特定字段，并处理可能出现的错误。
这道题考察的是Python处理大文件的能力和代码的健壮性。我当时没有用pandas的read_json，因为文件太大了，一次性加载到内存里可能会爆。我用的是ijson这个库，它可以增量解析JSON，非常节省内存。代码大概是这样的：
import ijson
def parse_patient_records(file_path, fields_to_extract): with open(file_path, 'rb') as f: for record in ijson.items(f, 'item'): try: extracted_data = {field: record.get(field) for field in fields_to_extract} yield extracted_data except Exception as e: print(f"Error processing record: {record}, error: {e}")
写完代码，我特意强调了try-except模块的重要性。在处理真实世界的数据时，你永远不知道下一条记录会是什么牛鬼蛇神，所以错误处理是必须的。这个小细节让面试官很满意。
问题四：系统设计题，如果要为Merck这样的药厂设计一个Data Lake，你会怎么做？关键的考虑点是什么？
系统设计题是拉开差距的地方。我当时画了一个简单的架构图，分了几个层次：Data Ingestion Layer, Storage Layer, Processing Layer, 和 Serving Layer。在Data Ingestion Layer，对于实时数据流，可以用Kafka；对于批量数据，可以用AWS DataSync。Storage Layer我选择了AWS S3，因为它便宜、可扩展性好。Processing Layer是核心，我会用Spark on EMR做主要的数据处理引擎，支持Batch Processing和Stream Processing。Serving Layer处理好的数据会提供给下游用户，分析师可以用Tableau、Looker这样的BI工具直接连到Data Warehouse上。我还特别强调了药厂对数据安全和合规性的高要求，比如HIPAA。所以在设计的时候，一定要考虑数据加密、访问控制（IAM Role）、数据脱敏等问题。这些都是药厂非常看重的点。
问题五：Behavioral Question，讲一个你和很难搞的stakeholder合作的经历。
BQ题大家一定要提前准备好自己的故事。我讲的是之前和一个产品经理合作的经历。他总是提一些技术上很难实现的需求，而且沟通起来很费劲。我当时的做法是，首先，我没有直接说“这个做不了”，而是先去理解他背后的业务逻辑和目标。然后，我拉上他和我们组的Tech Lead一起开了个会，我把技术上的难点和实现成本都摆在桌面上，然后我们一起brainstorm，找到了一个能满足他80%需求，但实现成本低很多的替代方案。最后他也很开心地接受了。这个故事的关键点是，要展现出你的沟通能力、同理心和解决问题的能力，而不是抱怨别人有多难搞。
求职不易，尤其是现在这个大环境。但姐妹们千万不要灰心，每一次面试都是一次宝贵的学习机会。好好准备，把自己的项目和技术栈都梳理清楚，面试的时候自信地展现出来，相信大家都能拿到心仪的Offer！加油！
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