Databricks 作为领先的 cloud-based data intelligence 平台，其 Solutions Architect 面试既考察技术能力，也关注业务理解和方案设计能力。Data Track 岗位侧重解决数据质量、集成和系统问题。相比一些公司，Databricks 新员工有较长的 onboarding 期和 mentor 指导，面试体验相对友好。这篇面经将分享我三轮面试经历，包括行为面试、技术面试和在线编程考核，为准备该岗位的朋友提供参考。
面试背景
公司：Databricks
职位：Solutions Architect（Data Track）
面试轮次：三轮
- Hiring Manager Behavioral Interview
- Technical Interview
- Technical Assessment (CodeSignal)
第一轮：Hiring Manager Behavioral Interview
这一轮主要是和 hiring manager 聊过往经验，以及职位和团队的介绍。Databricks 的企业文化给我印象非常好：新员工通常会有 3-6 个月甚至更长的 onboarding 时间，期间会有 mentor 带着熟悉业务和培训，相比其他公司“刚到就上手”，这种模式真的很友好。
过程中，hiring manager 也问到是否使用过 Databricks 的产品。因为 Databricks 是一个 cloud-based data intelligence platform，所以如果时间允许，建议面试前熟悉下它的产品和基本功能，会有加分效果。
第二轮：Technical Interview
这一轮更加侧重 Solutions Architect 的职位本身和技术概念。Solutions Architect（方案架构师）在 Databricks 有几个 track，我面试的是 Data Track，主要工作是帮助客户解决 data quality、data integration 和系统相关问题，提供技术方案和支持。
面试问题包括：
假设客户在 data quality performance 上遇到问题，你会如何 approach？
参考回答：我会先明确问题的具体表现，比如数据错误、缺失或延迟，然后分析数据流从源头到下游的 ETL / pipeline，检查可能的瓶颈或错误。接着定义关键数据质量指标，并提出优化方案，例如增加数据验证、清洗步骤或改进 pipeline 性能，同时建议长期监控。核心是快速定位问题并提供可落地的解决方案。
Data storage layer 的理解，包括 data warehouse 与 data lake 的区别
参考回答：Data lake 主要用于存储原始数据，可以处理结构化、半结构化和非结构化数据，灵活且成本低，适合大规模分析；Data warehouse 存储结构化、经过清洗的数据，优化查询和 BI 场景，更适合报表和业务分析。选择取决于数据类型、访问模式和业务需求。
Data pipeline / solutions 的设计思路
参考回答：设计 pipeline 时，我会从数据源、数据清洗与转换、存储到消费端的全流程考虑，确保数据可靠、可扩展并且性能可控。根据业务需求选择 batch 或 streaming，合理设计分区和存储，同时加入监控和告警机制，保证数据质量和系统稳定。
Cloud 相关概念
参考回答：我会强调 cloud 的弹性、可扩展性和托管服务优势，比如 cloud storage、serverless compute 和自动扩缩容，同时考虑安全、权限管理和成本优化。在方案设计中，保证系统高可用、可靠且可维护。
整体难度不算很高，更偏向于考察你如何分析问题、提供可落地方案。
第三轮：Technical Assessment
这一轮是 CodeSignal 上的编程测试，一共三题，需要在大约一周的时间内完成。考察内容主要涉及 Python 和 PySpark。题目难度比第二轮高一些，需要对数据处理和分布式计算有一定理解。
我的建议是，首先要熟练掌握 Python 基础以及 Pandas / PySpark 的常用操作，能够高效处理数据。其次，对 DataFrame 操作、数据清洗以及简单 ETL 流程要有实际经验，确保能够快速实现题目要求的功能。最后，建议提前在在线编程平台上练习 Python / Spark 相关题目，不仅能提升解题速度，还能提高代码准确性，为完成考核打下基础。
总结与建议
- Behavioral Round：提前准备好自己过去的项目经验，了解 Databricks 的文化和产品。
- Technical Round：理解 Solutions Architect 的工作职责，重点准备数据解决方案、存储层和 cloud 概念。
- Technical Assessment：熟练 Python 和 PySpark，掌握数据处理思路，多刷在线编程题目。
整体面试体验很友好，Databricks 对候选人的考察更偏向分析问题和落地方案能力，而不是纯算法能力。如果你目标是 Solutions Architect，建议在面试前对 Data Track 相关技术和产品应用有充分准备。
写在最后
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