Bristol Myers Squibb Data Engineer面试题和答案
Bristol Myers Squibb Data Engineer面试题和答案 (English Translation Coming Soon)
和其他药厂比，BMS的风格很不一样。
说实话，BMS的Data Engineer面试，是我面过的药厂里最特别的。不像有些公司，恨不得把你祖宗十八代的项目都问个底朝天，BMS更看重你的Data Engineering基础和对Cloud技术的理解，尤其是AWS。不得不说，他家的面试流程还挺清晰的，基本就是HR面、技术面、行为面，最后再来个综合面试，一套组合拳下来，对你的综合能力考察得明明白白。
我之前也面过几家其他的药厂，感觉他们更喜欢揪着你的生物或者医药背景问，但BMS好像对这个没那么执着。他们更关心你作为一个Data Engineer，能不能玩转他们那套基于AWS的Data Pipeline。踩过坑的人都知道，药厂的数据处理，那叫一个复杂，所以他们对Data Quality和Data Governance的要求特别高。如果你之前有处理过大规模医疗数据的经验，那绝对是加分项。
下面我就给大家分享几道我遇到的，或者是我从朋友那里打听到的BMS Data Engineer面试题，希望能帮到正在求职路上的你。
第一题：你在之前的项目里，是怎么设计和实现一个高效的ETL Pipeline的？能具体讲讲你用了哪些AWS服务吗？
这道题基本是必考题，就是想看看你有没有实际动手搭过Data Pipeline。回答的时候，千万别只说理论，一定要结合你自己的项目经历。你可以先简单介绍一下项目的背景，然后重点讲你是怎么用AWS Glue来做ETL的，用S3来存储Raw Data和Processed Data，再用Redshift来建Data Warehouse。可以说，你设计的Pipeline支持Batch Processing，也支持一部分的Stream Processing，比如用Kinesis来实时接收一些关键数据。别忘了提一下你是怎么用Airflow来做任务调度和依赖管理的，这能体现出你对整个Data Engineering生态的理解。最后，可以稍微提一下你对Schema Design和Data Modeling的思考，比如你是怎么根据业务需求来设计Data Warehouse里的表的，这会让面试官觉得你考虑问题很全面。
第二题：在处理海量数据的时候，你是怎么保证Data Quality的？有没有用过什么特别的工具或者方法？
药厂的数据，那可是人命关天，所以Data Quality是重中之重。这道题就是想看看你对数据质量的重视程度和处理能力。你可以说，你会在ETL的每个环节都设置Data Validation的检查点。比如，在数据从Source System抽过来之后，会先做一些基础的检查，像格式对不对、有没有缺值之类的。在Transformation的过程中，会做更复杂的逻辑校验，确保数据转换的准确性。你可以提一下你用过Great Expectations这样的开源工具来定义和管理你的Data Quality规则，并且把这些检查自动化地集成到你的Data Pipeline里。还可以补充一下，你会建立一套监控和报警机制，一旦发现Data Quality有问题，能第一时间通知到相关人员，并且能快速回滚到上一个健康的版本。这会让面试官觉得你不仅有技术，还有一套完整的Data Governance的思路。
第三题：给我们讲一个你解决过的最复杂的SQL Query优化问题。
SQL是Data Engineer的看家本领，这道题就是想看看你的SQL功底有多深。回答这道题的时候，最好能给出一个具体的例子。比如，你可以说你曾经遇到一个Report，跑一次要半个多小时，严重影响了业务方的使用。然后你是怎么一步步去优化它的。你可以先从分析Execution Plan入手，看看瓶颈到底在哪里。然后可以说你发现是因为一个复杂的JOIN操作导致了Full Table Scan，于是你通过加Index，或者改写Query的逻辑，比如用WITH a.k.a. Common Table Expressions来简化子查询，或者用Window Function来代替复杂的自连接，最终把Query的执行时间从半小时缩短到了几分钟。这个过程，不仅能体现你的SQL优化能力，还能体现你解决问题的思路和能力。
第四题：你对Infrastructure as Code (IaC)有什么了解？在你的项目里用过吗？
现在Cloud Native的时代，IaC已经是Data Engineer的必备技能了。这道题就是想看看你有没有跟上技术的潮流。你可以先简单解释一下你对IaC的理解，就是把基础设施的配置和管理，用代码的方式来搞定，这样可以提高效率，减少人为错误。然后，你可以说你在项目里用过Terraform或者AWS CloudFormation来管理你们的AWS资源。比如，你们的整个Data Lake和Data Warehouse的环境，都是用Terraform脚本来创建和维护的。这样做的好处是，可以保证开发、测试、生产环境的一致性，而且新人入职，也能很快地把开发环境搭起来。这会让面试官觉得你是一个有工程化思想的Data Engineer，不是一个只会写SQL的“表哥”。
第五题：你为什么想来我们公司？你对生物医药行业有什么看法？
这是一道看似很虚，但其实很重要的行为面试题。BMS毕竟是一家药厂，他们还是希望招进来的人，是对这个行业有热情，有认同感的。回答这道题的时候，千万别说一些“贵公司平台大，发展好”之类的空话。你可以从两个方面来回答。一方面，可以表达你对技术的热情，说你了解到BMS在Digital Transformation方面投入很大，有很多有挑战性的Data Engineering项目，这让你觉得很有吸引力。另一方面，可以表达你对行业的认同感，说你觉得能用自己的技术，为人类的健康事业做一点贡献，是一件非常有意义的事情。可以稍微提一下你对精准医疗、新药研发这些方向的兴趣，这会让你看起来更有情怀，更有温度。说实话，技术再牛，如果价值观不合，也很难在一个团队里长久待下去。
总的来说，BMS的面试，技术上对AWS和Data Engineering的基础要求很扎实，行为上又很看重你对行业的认同感和团队合作精神。希望我今天的分享，能给正在找工作的你一点点启发和帮助。未来的Data Engineering领域，机会无限，尤其是在生物医药这个充满挑战和机遇的行业。让我们一起努力，用Data和Code，去创造一个更健康的世界。
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