这次 Meta Data Engineer 面试整体节奏非常“Meta 味”：结构清晰、逻辑偏产品 + 分析混合型，对理解指标、落地能力、数据抽象、代码风格都非常较真。我们全程有陪同辅导，整体体验下来非常顺滑。
5分钟自我介绍：重点是“产品思维 + 数据落地”
Meta 的 DE（Data Engineer）比传统 ETL/Data Pipeline 工程岗更强调 产品 sense + 指标理解能力。
学员的介绍重点放在三点：
- 你过去怎么把业务问题拆成数据问题
- 搭过哪些 pipeline、监控、质量体系
- 怎么和 PM/DS 对齐指标逻辑
这部分讲得越简洁越好，Meta 更看重“能不能一起思考指标”。
Product Sense：围绕“有效阅读（Effective Reading）”展开深度讨论
这一轮特别精彩，面试官给了个轻量场景，问：
你觉得“有效阅读”的定义是什么？怎么衡量？为什么这么衡量？
我们反向帮学员做的准备是：
1. 先从用户价值切入——为什么要定义它？
- 平台需要判断用户是否真的“消费内容”
- 要给 Ranking/Feed/广告系统提供信号
- 为 Creator 计算 engagement 和 payout
2. 再给出结构清晰的指标框架
关键四要素：
- 阅读时长（duration）
- 屏占比（screen coverage %）
- 阅读连续性 or session
- 交互行为作为加权项（如停留、滑回、点开）
Meta 特别喜欢听见：
“我们应该用 用户是否真正看进去 来定义有效阅读，而不是单次曝光或短暂停留。”
3. 论证 trade-off
比如：
- 屏占比高但阅读很短 → 不一定有效
- 时间长但屏占比很低 → 有可能放着不看
给一两个反例就会显得你真的理解。
面试官对整个思考过程非常满意，直接进入 SQL。
SQL：核心高频题“有效阅读帖子计算”
面试给的表结构比较简化，大致如下
event_log(post_id, user_id, duration_seconds, max_screen_coverage)
要求：
- 找出 有效阅读 的帖子，满足：
- total watch duration > X 秒
- 最大屏占比 > Y%
- 同一个帖子多次阅读，需要 聚合 duration 和 max_coverage。
我们整理出的黄金答案结构如下：
关键点拆解
- 先 group by 聚合 duration + screen coverage
- duration 用 SUM()
- 覆盖率用 MAX()
- 最后用 HAVING 做过滤
- 若有 session 划分，则需先 window function 或自定义 session id
典型 SQL 解法（通用版）
SELECT
post_id,
SUM(duration_seconds) AS total_duration,
MAX(max_screen_coverage) AS max_coverage
FROM event_log
GROUP BY post_id
HAVING
SUM(duration_seconds) > X
AND MAX(max_screen_coverage) > Y;
面试官想重点看的是：
- 你能否在 30 秒内形成正确的 聚合模型
- 你能不能解释 “为什么覆盖率取 max() 而不是 avg()”
我们提前做过类似题型训练，所以答得很稳。
Python：把 SQL 转成 Streaming 处理（亮点题）
Meta 很喜欢考“数据流式处理（streaming pipeline thinking）”，
面试要求你：
给定和 SQL 表一样的事件流，把它转成“实时处理版本”
并能够识别 session、计算有效阅读。
这里是我们辅导时教的结构框架：
（1）先抽象数据结构
每条事件：
{
"post_id": ...,
"duration": ...,
"screen_coverage": ...,
"timestamp": ...
}
（2）为每个用户/帖子维护一个 session 状态机
考点：
- 判断 session 结束（timeout）
- 累计 duration
- 记录 max screen coverage
- 在 session 结束时输出“有效阅读结果”
（3）标准答案思路
典型代码结构
state = {} # key = (user_id, post_id)
for event in stream:
key = (event.user_id, event.post_id)
if key not in state:
state[key] = {
"total_duration": 0,
"max_coverage": 0,
"last_ts": event.timestamp
}
session = state[key]
# 若超过 session timeout，则输出并重置
if event.timestamp - session["last_ts"] > SESSION_GAP:
output_if_valid(session, key)
reset(session)
# 更新状态
session["total_duration"] += event.duration
session["max_coverage"] = max(session["max_coverage"], event.screen_coverage)
session["last_ts"] = event.timestamp
# 流结束后再 flush 一次
for key, session in state.items():
output_if_valid(session, key)
面试最关注的是：
- 你有没有 session 概念
- 有没有正确维护“max coverage”逻辑
- 是否能解释为什么流式还原 SQL 逻辑
学员这题几乎满分输出。
最后 5 分钟：BQ + 反向提问
常规 Meta BQ：
- Tell me about a cross-team collaboration challenge
- How do you handle ambiguous requirements
- What’s one time you improved data quality
我们让学员用 Meta 最吃的“IC owner”风格来回答：
强调指标、强调影响、强调你推动了什么。
反向提问两个高级问题：
- 团队如何评估 DE 的 impact
- DE 与 DS/ML Infra 的合作深度
面试官非常喜欢，一路点头。
ProgramHelp 辅助说明
本次面试我们提供的是 全程辅导 + VO 实时辅助提示。
在 Product Sense、SQL 聚合逻辑、Python session 流式处理三个模块里，
我们提前做了题型预测 + 核心框架训练，
面试当天的表现极其稳定，没有踩任何坑点。我们服务的是“真实面试逻辑”，不是死背题库，
让你在面试官面前呈现的永远是：有思考、有结构、有落地能力的候选人。
