最近刚帮学员复盘了一次 Netflix Data Engineer 的面试，真的是又硬核又精彩，难怪大家都说“美区留子没事就投 Netflix”。来给大家扒一扒整个流程和真题，顺便说说准备要点！相比一般公司的 DE 面试，Netflix 的问题更贴近他们的实际业务场景，面试官也很喜欢追问“why”，看你能不能把设计思路和 trade-off 解释透。
Netflix面试 流程
简历筛选（1-2周）：HR 会特别关注你有没有玩过大数据那几样法宝：Kafka、Spark、Presto。简历里如果能写 streaming pipeline、data governance 相关，直接加分。
电话初筛（30-45分钟）：聊天氛围很 chill，更多是 motivation 和过往经历。
技术面（45-60分钟）：重点中的重点，SQL + system design + data modeling，没准备的话分分钟当场卡壳。
Onsite（半天）：6-7 轮，一对一，technical + behavioral 交替轰炸。说实话，出来的时候我感觉脑子都被掏空了。
Netflix真题回忆
1️⃣ Real-time data pipeline for recommendation system
面试官直接甩了个大场景：“如果让你搭一个实时推荐的数据管道，你会怎么设计？”
我赶紧开口提 Kafka 做 ingestion、Spark Streaming 做实时计算，还要提到 feature engineering + model serving。追问来了：“那如果有 late-arriving data 怎么办？”这个点要讲 watermarking、out-of-order event 的处理。
2️⃣ SQL 找 top 10 binge-watched shows
这道题挺有趣的，面试官说：“我们想知道过去一个月最容易被疯狂追剧的节目，你写个 SQL 看看？”
数据表是 viewing_events，要统计连续看剧的 session。这里需要用窗口函数 + 分组聚合，最后 top 10 排序。说实话，脑子要转得很快，不然 SQL 很容易写乱。
3️⃣ Data lineage tracking 怎么做？
Netflix 超级在乎数据可追溯性，面试官问：“你会怎么追踪一条数据从 source 到报表的全流程？”
我说 metadata catalog、自动 lineage tracking，最好能提到数据血缘可视化的设计。他们会问：“那你如何保证 lineage 信息不会丢失？”
4️⃣ Real-time data quality monitoring
他们问：“如果流数据突然 schema 改了怎么办？”
我答：要设计自动化 schema validation + alert system，同时考虑 data drift detection。还要举例 data quality metrics：null ratio、duplicate rate、outlier detection。
5️⃣ Data warehouse schema for content analytics
经典建模题。我的回答是 star schema：
- dimension：users、content、time
- fact：viewing events、ratings
然后补充 slowly changing dimensions（SCD Type 2）。
6️⃣ A/B testing pipeline design
Netflix 的 DNA 题。要答实验追踪、隔离机制、sample size calculation、statistical significance，还要提多重比较（multiple testing）。
7️⃣ Global content delivery analytics
重点就是 multi-region replication、跨时区对齐，还要顺带提 GDPR、CCPA 这类隐私合规。
8️⃣ Content piracy detection
要设计 anomaly detection + pattern recognition，还要考虑 precision/recall tradeoff。
Netflix 技术栈
Spark、Kafka、Presto、Cassandra 是主力，还有不少自研平台。面试时如果能聊到 privacy compliance（GDPR/CCPA），会很加分。
薪资爆料
L5：大概 $560K 全现金
L6：$780K+ 全现金
Netflix 最大亮点就是不玩股票，全给 cash，落袋为安。
学员心路历程
这位学员刚收到 OA 时超慌，跟我说：“天哪，美区 Netflix，我这种 background 会不会被秒杀？”
刚开始刷题的时候，SQL 总是写慢，system design 也不够工程化。
后来我们反复模拟场景，把 pipeline、data lineage、A/B test 都练熟。他从最开始一提到 Kafka 就紧张，到最后能自信说：“Kafka ingestion、Spark Streaming 实时计算、feature engineering + model serving。”
Onsite 那天结束，他说：“感觉脑子要爆炸，但每道题我都提前练过一遍。”
拿到 offer 的时候，他在语音里直接喊：“没想到 Netflix 真的能拿下！”
陪跑到 offer，不只是说说而已
Netflix 面试就像一场大型 hackathon，考的不只是代码，还要对 数据体系 + 系统架构 + 合规治理 有全局视野。准备到位了，拿下 offer 完全没问题～
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