Databricks 作為領先的 cloud-based data intelligence 平臺，其 Solutions Architect 面試既考察技術能力，也關注業務理解和方案設計能力。Data Track 崗位側重解決資料質量、整合和系統問題。相比一些公司，Databricks 新員工有較長的 onboarding 期和 mentor 指導，面試體驗相對友好。這篇面經將分享我三輪面試經歷，包括行為面試、技術面試和線上程式設計考核，為準備該崗位的朋友提供參考。
面試背景
公司：Databricks
職位：Solutions Architect（Data Track）
面試輪次：三輪
- Hiring Manager Behavioral Interview
- Technical Interview
- Technical Assessment (CodeSignal)
第一輪：Hiring Manager Behavioral Interview
這一輪主要是和 hiring manager 聊過往經驗，以及職位和團隊的介紹。Databricks 的企業文化給我印象非常好：新員工通常會有 3-6 個月甚至更長的 onboarding 時間，期間會有 mentor 帶著熟悉業務和培訓，相比其他公司“剛到就上手”，這種模式真的很友好。
過程中，hiring manager 也問到是否使用過 Databricks 的產品。因為 Databricks 是一個 cloud-based data intelligence platform，所以如果時間允許，建議面試前熟悉下它的產品和基本功能，會有加分效果。
第二輪：Technical Interview
這一輪更加側重 Solutions Architect 的職位本身和技術概念。Solutions Architect（方案架構師）在 Databricks 有幾個 track，我面試的是 Data Track，主要工作是幫助客戶解決 data quality、data integration 和系統相關問題，提供技術方案和支援。
面試問題包括：
假設客戶在 data quality performance 上遇到問題，你會如何 approach？
參考回答：我會先明確問題的具體表現，比如資料錯誤、缺失或延遲，然後分析資料流從源頭到下游的 ETL / pipeline，檢查可能的瓶頸或錯誤。接著定義關鍵資料質量指標，並提出最佳化方案，例如增加資料驗證、清洗步驟或改進 pipeline 效能，同時建議長期監控。核心是快速定位問題並提供可落地的解決方案。
Data storage layer 的理解，包括 data warehouse 與 data lake 的區別
參考回答：Data lake 主要用於儲存原始資料，可以處理結構化、半結構化和非結構化資料，靈活且成本低，適合大規模分析；Data warehouse 儲存結構化、經過清洗的資料，最佳化查詢和 BI 場景，更適合報表和業務分析。選擇取決於資料型別、訪問模式和業務需求。
Data pipeline / solutions 的設計思路
參考回答：設計 pipeline 時，我會從資料來源、資料清洗與轉換、儲存到消費端的全流程考慮，確保資料可靠、可擴充套件並且效能可控。根據業務需求選擇 batch 或 streaming，合理設計分割槽和儲存，同時加入監控和告警機制，保證資料質量和系統穩定。
Cloud 相關概念
參考回答：我會強調 cloud 的彈性、可擴充套件性和託管服務優勢，比如 cloud storage、serverless compute 和自動擴縮容，同時考慮安全、許可權管理和成本最佳化。在方案設計中，保證系統高可用、可靠且可維護。
整體難度不算很高，更偏向於考察你如何分析問題、提供可落地方案。
第三輪：Technical Assessment
這一輪是 CodeSignal 上的程式設計測試，一共三題，需要在大約一週的時間內完成。考察內容主要涉及 Python 和 PySpark。題目難度比第二輪高一些，需要對資料處理和分散式計算有一定理解。
我的建議是，首先要熟練掌握 Python 基礎以及 Pandas / PySpark 的常用操作，能夠高效處理資料。其次，對 DataFrame 操作、資料清洗以及簡單 ETL 流程要有實際經驗，確保能夠快速實現題目要求的功能。最後，建議提前在線上程式設計平臺上練習 Python / Spark 相關題目，不僅能提升解題速度，還能提高程式碼準確性，為完成考核打下基礎。
總結與建議
- Behavioral Round：提前準備好自己過去的專案經驗，瞭解 Databricks 的文化和產品。
- Technical Round：理解 Solutions Architect 的工作職責，重點準備資料解決方案、儲存層和 cloud 概念。
- Technical Assessment：熟練 Python 和 PySpark，掌握資料處理思路，多刷線上程式設計題目。
整體面試體驗很友好，Databricks 對候選人的考察更偏向分析問題和落地方案能力，而不是純演算法能力。如果你目標是 Solutions Architect，建議在面試前對 Data Track 相關技術和產品應用有充分準備。
寫在最後
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