Regeneron Data Engineer面试题和答案
Regeneron Data Engineer面试题和答案 (English Translation Coming Soon)
现在回想起来，那天的面试，感觉就像一场梦。Regeneron的面试风格真的蛮特别的，不像其他一些药厂那么咄咄逼人，但问题都问在点子上，真的很有水平。说实话，能拿到他们家Data Engineer的Offer，我还是挺意外的，毕竟准备时间很仓促。今天就来复盘一下，给后面想冲这家的小伙伴们一些参考。
不得不说，他们家的Data Pipeline和ETL流程设计真的很有一套，面试官对这块的理解深度，让我印象深刻。踩过坑的人都知道，一个好的Data Pipeline设计能省多少事。面试官在聊到Data Modeling和Schema Design的时候，那种游刃有余的感觉，一看就是老江湖了。我当时心里就咯噔一下，感觉自己还是太嫩了。
还好我之前刷题的时候，对SQL和Python这块下了苦功夫，不然真的要凉凉。他们家对AWS的生态也挺看重的，尤其是跟Data Lake和Data Warehouse相关的服务。我当时就提到了我做过的一个项目，用Spark做Batch Processing，然后用Airflow做调度，整个流程下来还算流畅。面试官听完之后，还追问了一些细节，比如我是怎么处理数据倾斜的，还有怎么优化Spark Job的。还好我之前对这块有过深入的研究，不然真的要被问倒了。
总的来说，Regeneron的面试体验还是不错的，面试官都很专业，也很尊重候选人。虽然过程很虐，但收获也很大。下面我整理了几个我被问到的问题，希望能帮到大家。
问题一：请你介绍一个你做过的最复杂的Data Pipeline项目，你在其中扮演了什么角色，遇到了什么挑战，以及你是如何解决的？
这个问题几乎是必考题，也是展示你项目经验和解决问题能力的最好机会。回答的时候，一定要突出项目的复杂性，比如数据量大、数据源多、实时性要求高等。然后要说清楚你在项目中扮演的角色，是主导设计还是负责开发。最后，也是最重要的，就是要详细描述你遇到的挑战，以及你是如何解决的。
比如说，我当时就提到了我做过的一个项目，数据量有几个TB，数据源有十几个，而且要求准实时处理。我当时负责的是整个Data Pipeline的架构设计和核心模块的开发。我遇到的最大挑战是数据倾斜问题，导致Spark job经常OOM。为了解决这个问题，我尝试了多种方法，比如调整Spark参数、重新设计分区策略、使用随机前缀等。最后，我通过自定义Partitioner，成功解决了数据倾斜问题，保证了整个Data Pipeline的稳定运行。
在回答这个问题的时候，一定要多用一些专业术语，比如ETL、Data Modeling、Schema Design、Batch Processing、Stream Processing等，这样才能显得你很专业。
问题二：我们有很多临床试验数据，格式各异，存储在不同的地方，比如S3、数据库、甚至是Excel。如果让你来设计一个统一的Data Warehouse，你会怎么做？
这个问题考察的是你的Data Modeling和Schema Design能力。回答的时候，可以从以下几个方面入手：
首先，要明确Data Warehouse的目标，是为了做BI报表，还是为了做Ad-hoc查询，或者是为了支持机器学习模型的训练。不同的目标，对应的Data Modeling方法也不一样。
其次，要选择合适的Schema Design，比如Star Schema或者Snowflake Schema。Star Schema比较简单，查询效率高，适合做BI报表。Snowflake Schema比较规范，数据冗余少，适合做Ad-hoc查询。
再次，要设计合理的ETL流程，把来自不同数据源的数据清洗、转换、加载到Data Warehouse中。在这个过程中，要特别注意数据质量问题，比如数据缺失、数据不一致等。
最后，要考虑Data Warehouse的可扩展性和可维护性。比如，可以采用分层架构，把数据分为ODS层、DWD层、DWS层等。这样，当业务发生变化时，只需要修改相应的层次，而不需要重构整个Data Warehouse。
在回答这个问题的时候，可以多提一些AWS的服务，比如用S3做Data Lake，用Redshift做Data Warehouse，用Glue做ETL等。这样，面试官会觉得你对AWS的生态很熟悉，是个加分项。
问题三：你如何用SQL来查找重复的记录？
这个问题看起来很简单，但其实有很多种解法，也能看出你对SQL的掌握程度。
最常见的解法是使用GROUP BY和HAVING子句。比如，SELECT column1, column2, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column1, column2 HAVING COUNT(*) > 1; 这种方法很简单，也很直观，但效率不高，尤其是在数据量大的时候。
更高效的解法是使用窗口函数，比如ROW_NUMBER()。比如，WITH cte AS (SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY column1, column2 ORDER BY (SELECT NULL)) as rn FROM table_name) SELECT * FROM cte WHERE rn > 1; 这种方法只需要扫描一次表，效率更高。
在回答这个问题的时候，最好能把两种方法都说出来，并比较它们的优缺点。这样，面试官会觉得你对SQL的理解很深入，而不是只会死记硬背。
问题四：给你一个很大的数据集，内存装不下，让你用Python来计算每个单词出现的次数，你会怎么做？
这个问题考察的是你处理大数据集的能力，以及你对Python的掌握程度。
最直接的想法是把整个文件读到内存里，然后用一个字典来统计每个单词的出现次数。但这种方法在数据集很大的时候，会导致内存溢出。
更优化的方法是分块读取文件，然后对每个块进行统计，最后再把每个块的统计结果合并起来。比如，可以每次读取1GB的文件，然后用一个字典来统计这个块中每个单词的出现次数。当一个块处理完之后，就把这个字典的结果写入到一个中间文件中。当所有块都处理完之后，再把所有中间文件的结果合并起来，得到最终的结果。
在回答这个问题的时候，可以提到一些Python的库，比如Pandas。Pandas的read_csv函数有一个chunksize参数，可以很方便地实现分块读取。另外，也可以提到一些分布式计算框架，比如Spark。用Spark来解决这个问题，就更简单了，只需要几行代码就能搞定。
问题五：你对我们公司有什么了解？你为什么想加入我们？
这个问题是必考的，也是你向面试官展示你对公司和职位的热情的好机会。回答的时候，一定要提前做好功课，了解公司的业务、文化、价值观等。可以说一些你对公司产品的看法，或者你对公司在行业内的地位的认可。
在说为什么想加入的时候，可以从以下几个方面入手：
首先，可以表达你对公司所处行业的看好，比如医药行业是一个朝阳行业，发展前景很好。
其次，可以表达你对公司技术栈的认可，比如公司在Data方面投入很大，有很多有挑战性的项目。
再次，可以表达你对公司文化的认同，比如公司很注重员工的成长，有很多学习和发展的机会。
最后，也是最重要的，就是要表达你对这个职位的热情，以及你相信自己能够胜任这个职位。
现在回想起来，那天的面试，虽然紧张，但更多的是兴奋。能和这么多优秀的人交流，本身就是一种学习。希望我的这点经验，能给在求职路上的你，带来一点点温暖和力量。相信自己，你也可以的！
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