TikTok Data Engineer 面经 | Tiktok de 三轮VO真实题目+详细解析

最近帮一位学员顺利通过了 TikTok de 面试，岗位在美国湾区。整个流程下来，他最大的感受就是：题目比想象的简单，但同时也非常贴合 TikTok 的业务场景，能看出来公司更重视候选人是否真正理解 大规模数据处理、数据建模，以及和业务结合的能力。

相比很多公司偏好考察复杂算法题，TikTok DE 面试风格更偏向 工程实战。我们在 VO 面试中，全程为学员提供了语音助攻和思路梳理，他的答题非常流畅，面试官最后反馈说：“回答逻辑清晰，思路像是做过相关系统的人”。

下面我会从流程、题目、答题思路以及我们的助攻细节给大家完整展开。

一、Tiktok DE 面试流程：意外跳过 OA

按照 HR 邮件里的流程，原计划是 OA（在线笔试）+ 三轮 VO 面试。但实际情况是，因为招聘排期问题，这位学员直接跳过了 OA，进入三轮 VO。这种情况在 TikTok 并不罕见，特别是背景比较贴合的数据工程师岗位，有时会免笔试，直接进入面试。

三轮面试安排如下：

1. 第一轮：Hiring Manager 技术面
   • 行为问题（BQ）：深挖过往项目，尤其是大数据和数据仓库经验；SQL 题：两道题，一个是手写 SQL 输出结果，一个是 Hive 脚本调试；反问环节：关于团队、数据规模、技术栈等。

   SQL 部分难度不算高，主要是考察候选人能否用逻辑推理出执行顺序。Hive 题常见错误点是 字段类型不匹配、分区字段写错、语法不严谨。我们在 VO 中提醒学员，答 SQL 时要按照固定顺序来解释：FROM/JOIN → WHERE → GROUP BY → HAVING → ORDER BY，避免思路跳跃。

2. 第二轮：轻松聊天轮
   这一轮出乎意料的轻松，几乎没有技术题。面试官主要聊项目经历、沟通方式、跨团队协作以及职业规划。学员原本准备了 SQL 和 pipeline 设计，结果全程像是 coffee chat。实际上，这一轮重点就是确认候选人是否能融入团队氛围。
3. 第三轮：数据建模（Data Modeling）
   这是最贴近实际工作的环节。面试官给了一个业务场景：短视频播放与互动指标的追踪。要求学员：
   • 设计表结构（Fact Tables / Dimension Tables）；描述字段和粒度；解释可扩展性。

   面试官甚至打开了 HackerRank 链接，但最后并没有让他写 SQL，而是专注于 schema 设计和逻辑。我们在 VO 辅助时提醒学员，回答顺序一定要 业务场景 → 事实表 → 维度表 → 扩展性，这样结构感非常清晰。

二、独家真题分享

虽然整体难度不高，但题目覆盖了 TikTok 的三个核心方向：大规模数据处理、推荐系统、视频存储架构。下面整理部分题目和要点。

1. Big Data Processing

Q1: How would you design a pipeline to process 100 billion video view events per day?

• Data ingestion: Kafka
• Real-time processing: Flink / Spark Streaming
• Steps: cleaning invalid events → transformation (geo enrichment) → aggregation by user/video/region
• Storage: ClickHouse / Druid for fast queries
• Key points: exactly-once semantics, fault tolerance, scalability

Q2: How to detect trending videos in real time?

• Define trending: growth rate of views, likes, shares
• Sliding windows (5 min, 15 min, 1h)
• Flink window aggregation
• Store results in Redis for Top N queries

Q3: How do you handle Spark data skew?

• Salting hot keys
• Adaptive Query Execution (AQE)
• Two-stage aggregation

Q4: How to model user behavior in a data warehouse?

• Fact tables: video_views, likes, comments
• Dimension tables: dim_user, dim_video, dim_time, dim_location
• Consider granularity & slowly changing dimensions (SCD)

Q5: SQL optimization techniques?

• Use EXPLAIN to analyze query plan
• Indexing, join optimization, early filtering, avoid full scans

2. Real-time Recommendation System

Q6: Design a real-time recommendation pipeline.

• Event stream: clicks, watch time, swipes → Kafka
• Real-time feature generation: Flink (user embedding, video popularity)
• Feature storage: Redis/Tair
• Model inference service → recommendation list
• Online evaluation: A/B testing

Q7: What metrics do you use to evaluate recommendation models?

• Offline: AUC, LogLoss
• Online: CTR, CVR, watch time, diversity, novelty
• Implementation: Kafka → Flink → dashboard

3. Video Data Architecture

Q11: How to store trillions of videos efficiently?

• Video files: S3 / Ceph (object storage)
• Metadata: Cassandra / HBase
• Playback acceleration: CDN caching
• Consider cost, latency, reliability, scalability

Q12: How to detect and remove duplicate or near-duplicate videos?

• Exact: MD5/SHA-256 hash
• Near-duplicate: perceptual hash (pHash, dHash), Hamming distance
• Run async during upload pipeline

3. SQL真题

题目：我们需要根据用户登录表 fact_log 中的数据，计算每一天登录的新老用户数。其中：

• 如果用户是第一次登录（即该用户的最早登录日期是当天），则视为新用户。
• 否则，视为老用户。

解决思路

为了计算每一天的新老用户数，我们需要：

1. 确定每个用户的首次登录日期：通过 user_id 分组，找到每个用户的最早登录日期。
2. 标记每一天的用户是新用户还是老用户：将原始登录表与用户的首次登录日期进行关联，判断当天是否为用户首次登录。
3. 按日期分组统计新老用户数：根据标记结果，按日期分组，统计每天的新老用户数。

SELECT
    login_date,
    user_type,
    COUNT(DISTINCT user_id) AS user_count
FROM
    (SELECT
         l.user_id,
         l.login_date,
         CASE 
             WHEN l.login_date = f.first_login_date THEN '新用户'
             ELSE '老用户'
         END AS user_type
     FROM
         fact_log l
     JOIN
         (SELECT
              user_id,
              MIN(login_date) AS first_login_date
          FROM
              fact_log
          GROUP BY
              user_id) f
     ON
         l.user_id = f.user_id) t
GROUP BY
    login_date, user_type
ORDER BY
    login_date, user_type

Follow up: 在表 fact_log(user_id, login_date) 中，同一天多次登录只算一次，求每个用户历史上最长的连续登录天数（中间不能断，断掉就重新计数）。

三、面试总结

整体感受下来，这次 TikTok DE 面试有几个显著特点：

1. 难度偏水：几乎没有复杂算法题，更多是场景和架构题；
2. 考点明确：大数据处理、推荐系统、数据仓库建模；
3. 业务贴合：所有题目都和 TikTok 的短视频业务高度相关；
4. 风格务实：更看重工程落地能力，而不是纸上谈兵。

学员最后的反馈是：

“VO 过程中，有你们的语音提醒，我能很快抓住答题重点，面试官全程都在点头。”

总体来说，TikTok 的 DE 面试更像是一场“业务场景+数据工程实战”的讨论，而不是刷题比赛。如果你能从 业务逻辑 → 技术架构 → 扩展性 这条路径来回答，基本就能拿下。

不止是准备，更是实战的保障

如果你也在准备 TikTok 或其他大厂的数据工程师面试，不必一个人死磕。我们 Programhelp 团队 可以帮你：

• OA 全程代写，确保 100% 过测；
• VO 实时语音助攻，帮你在关键时刻答出亮点；
• 面试框架梳理，让你不再紧张、答题条理清晰。

轻松拿下大厂 offer，不是难事。

jor jor

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