Netflix SAE 面试经验全记录｜Technical + Case 双考场，节奏太快像打boss战

前阵子刚结束 Netflix SAE 面试，整个过程从技术筛选到 superday 一共经历了五轮。
总体感觉：难度中等但节奏超快，尤其最后 VO 连面五场，体力与脑力都被拉满。
下面详细说说每一轮的内容和我的感受。

面试整体流程概览

Netflix 的招聘流程通常包括：

1. 技术筛选（Technical Screening）
2. 综合能力面（Coding / SQL / Case）
3. Hiring Manager 面试（业务与经验）
4. Virtual Onsite（VO / Superday 多轮面试）
5. HR / Culture Fit 终面

整个流程一般在 3–5 周内完成，针对不同岗位略有差异。Netflix 面试既考察技术执行，也重视文化契合与沟通表达。

第一轮：Technical Screening

这一轮主要是线上笔试形式，通过 CodeSignal 进行。题型偏技术，SQL 占比非常高。
虽然题目总体不难，但坑点在于——没有提供数据表 schema！
所以你只能根据题干猜字段，或者一列列 print 看要 join 哪个字段，挺考经验的。

题目示例：

Question 1:
You are given two tables: users and subscriptions. Write a query to find the number of users who have at least two overlapping subscription periods.

Return user_id and count of overlapping periods.

Note: Two periods overlap if their start and end dates intersect.

这道题关键在自连接，判断两个 subscription 的时间区间是否重叠。逻辑上简单，但如果没 schema，得先试着 print 数据格式，非常费时间。

另一个题是计算用户平均行为的变体：

Question 2:
Find the average watch time per active user per week from the viewing_activity table. Only include users who watched more than 5 hours in that week.

这类题很典型，Netflix 爱考「数据聚合 + 分组过滤 + 时间窗口」逻辑。整体感觉：

• SQL 难度在 LeetCode medium 左右；
• 没有太多花哨算法；
• 重点是数据逻辑要清晰。

第二轮：SQL + Data Structure + Business Case

第二轮更偏综合能力，一开始有点像 take-home test + technical discussion 的结合。

Part 1: SQL
一道 medium 难度的题，考察多表 join、group by、window function。

Question 3:
Given tables shows, episodes, and ratings, write a query to find the top 3 shows with the highest average episode rating in the last 90 days.

重点在于：

1. 时间过滤 (WHERE date > CURRENT_DATE - INTERVAL '90 days')
2. join 三表
3. group by show_id，再按平均分排序

Part 2: Data Structure
Coding 题偏简单，像 LeetCode easy-medium 难度。

Question 4:
Given an array of integers, return True if the array can be split into two subarrays with equal sum.

就是考 prefix sum 的经典题。Netflix 很少出复杂算法题，更多考你怎么把逻辑讲清楚、命名规范、边界考虑到。

Part 3: Business Case
这是我最喜欢的一部分。面试官给了个很生活化的场景：

Case:
Netflix noticed a drop in engagement in one of its regional markets. How would you investigate the cause using data?

他们想听的不是最终答案，而是你的「分析框架」。
我当时是这么讲的：

• Step 1: 确认问题（Engagement 指标下降多少、定义是什么）
• Step 2: 拆解维度（region、content type、device、plan）
• Step 3: 排查假设（内容质量、价格变动、用户分布）
• Step 4: 设计验证（实验或 cohort 分析）

面试官一直点头，说明这轮更看逻辑思维。

第三轮：Hiring Manager 面

这一轮是偏轻松的 behavioral + fit 环节，面试官是直接主管。
聊的主要是工作经历和业务理解，例如：

• 你主导过的 A/B 实验是什么？如何定义成功指标？
• 当业务方不同意实验结果时你会怎么处理？
• 你在过去的分析中遇到过哪些 trade-off？

Netflix 的 manager 很重视沟通表达，尤其喜欢听你“怎么 influence non-technical stakeholders”。
我这轮氛围不错，更多像双向交流。

最终轮：Virtual Onsite（Superday）

重点！
VO 一共有 5 面，每面 45 分钟，几乎连着排，中间休息不到 10 分钟。
节奏快到像连打五场 ranked。

第一面：Cross-Functional（Sales Team）

主要测试你能不能跨团队沟通。
举例题目：

“How would you communicate an A/B test result that shows negative impact on sales?”

这里考察你能否“translate data into business language”。
他们会 follow-up：“如果 Sales 不接受你的结果呢？”
核心在态度和沟通策略。

第二面：Leadership（Director Level）

全是 behavioral 问题，比如：

“Tell me about a time when you had to make a decision with incomplete data.”
“How do you prioritize analysis requests when resources are limited?”

Netflix 很重视文化契合（Freedom & Responsibility），这一轮完全是看你和公司理念是否 match。

第三、第四面：Analytics Deep Dive

这两轮是纯 case 面，难度偏高，但可准备。

Case Example 1:
Design an experiment to test if a new recommendation algorithm improves engagement.

• What’s your hypothesis?
• How do you define the success metric?
• How do you handle sample size and bias?

Case Example 2:
Given an A/B test result with p-value = 0.07, what would you do next?

这部分就是典型的实验分析思维。面试官想看你是否理解统计显著性背后的业务含义，而不是死背概念。

第五面：HR / Culture Fit

HR 面就是收尾，比较轻松。主要问：

• 为什么想加入 Netflix？
• 你怎么看 Netflix 的文化？
• 团队合作中你扮演什么角色？

语气都很和善，最后还聊到喜欢的剧（我提了《Black Mirror》和《Mindhunter》，气氛很好）。

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