为什么刷了 500 道 LeetCode 还是会挂在 Netflix？这次找到我们的学员，是一位拥有 3 年经验的 Data Analyst。他的 SQL 和数据分析基础不错，但在冲击 Big Tech 的 Data Engineer 岗位时，总是卡在“工程能力不够硬”这一关。尤其是 Netflix Data Engineer 面试，让他压力倍增。
面试流程概览
Netflix Data Engineer 面试整体分为三轮：
Round 1（30 min）Recruiter & Culture Fit
提前梳理 Culture Deck 核心话术，准备好展示自己与 Netflix 文化的契合度。
Round 2（60 min）Technical Screen (Data Modeling + Coding)
这是整套面试中最关键的一轮。候选人通过屏幕共享完成数据建模和代码实现，ProgramHelp 提供实时语音提示，帮助应对开放业务题。
Round 3 Onsite（System Design & Behavioral）
Onsite 侧重系统设计和行为面，本篇重点复盘技术面，系统设计与行为面另行分析。
深度复盘：如何应对 Netflix 的业务题
技术面全程 60 分钟，是上岸的关键。与 Google 或 Meta 不同，Netflix 不直接给一道 LeetCode Hard，而是提供一个完全开放的业务场景：
场景背景：
面试官要求设计方案，找出观众最喜欢的 Top Popular Movie，并统计用户看完这部电影后最常观看的下一部电影。表面上看似简单，但隐藏陷阱很多。如果直接上手写代码，很容易挂掉。
Step 1：Data Modeling & SQL 构建（关键助攻点）
面试官开场问：“你需要收集哪些数据？怎么建模？SQL 怎么写？”
学员第一反应是直接用 user_id 和 movie_id 建表，思路略显单薄。
ProgramHelp 导师实时语音提醒：“不要只谈表结构，要先从 Event Tracking（埋点）出发，强调 Timestamp 和 Session，因为要计算‘Next Watch’。”
学员立刻调整思路，基于 Event Log 构建数据模型，并使用 Window Function（LEAD 或 RANK）完成 SQL 查询。面试官对这个思路非常满意，体现了 Senior DE 的水平。
Step 2：Pipeline & 架构设计
接着，面试官追问：“从 ETL 角度，你如何设计整个数据链路？”
学员在 Spark 和 Flink 之间略显犹豫。ProgramHelp 导师在隐蔽窗口快速提示：“结合 Netflix 技术栈，推荐 Kafka 做 Ingestion，Spark 处理 Batch/Streaming，最终落地 Iceberg 或 BigQuery。”学员按提示作答，并解释选择 Spark 的原因（生态成熟，适合大规模 Batch），顺利通过架构考察。
Step 3：Coding 实现（决定性瞬间）
面试官提供 Sample Data，要求用 Python 实现：
- Top Popular Movie
- Next Most Watched Movie
写完后，面试官抛出 Follow-up：“如果不是 Top 1，而是要算任意 Top K，代码怎么改？”学员当时准备用死循环实现，卡点明显。ProgramHelp 导师立即提示：“用 Heap 或 collections.Counter.most_common(k)，Pythonic 且高效。”学员将优化逻辑敲入 IDE，面试官评价：“代码简洁且考虑了 K 的扩展性，非常好。”
还在一个人苦苦准备面试吗？
如果你也在准备 Netflix、ByteDance、Uber 等一线大厂 DE 或 SDE 面试，担心卡在复杂业务逻辑 Coding 或 System Design 上，ProgramHelp 提供：
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