Datadog 在工程圈並不算冷門，但一個很現實的問題是：高質量、完整的 Datadog Software Engineer 面經非常少。不少候選人對它的技術考察方式、專案型任務以及系統設計面，幾乎是“摸著石頭過河”。
在過去一段時間裡，我協助過多位候選人完整走完 Datadog 的 SDE 面試流程，也系統性地覆盤了他們的表現與反饋。這篇文章會從 真實流程、考察重點、容易踩坑的地方 三個維度，幫你還原 Datadog 的招聘邏輯，而不只是表面題型。
Datadog SDE 面試整體流程概覽
Datadog 的工程面試整體節奏不追求高頻刷題型碾壓，而是非常強調：
- 程式碼是否工程化
- 是否具備真實生產環境思維
- 是否能清晰解釋自己的技術決策
完整流程通常分為四步。
Recruiter Call：不是聊天，是第一輪“工程背景篩選”
真實場景是這樣的：
電話一接通，對方不會馬上問技術，而是先讓你 用 2–3 分鐘介紹最近在做的專案。
很多候選人這裡會犯一個錯誤：
把經歷講成簡歷復讀機。
而 Recruiter 真正在聽的是：
- 你最近的工作是不是長期工程專案
- 有沒有明確的技術 ownership
- 技術選型是不是你自己參與決策的
真實被追問過的問題包括：
- “這個系統的瓶頸在哪裡？”
- “如果流量翻 10 倍，你當時的設計還能扛嗎？”
如果你回答開始模糊、泛泛而談，這一輪就已經在減分了。
Technical Phone Screen：寫程式碼只是開始，解釋才是重點
面試官把 CoderPad 開啟，說一句：
“我們一起寫，你可以邊寫邊想。”
題目本身並不嚇人，典型是：
- 字串 / 陣列處理
- 簡單資料結構
- 邏輯清晰度大於演算法技巧
但關鍵轉折點在這裡：
當你寫完第一版，面試官會突然問一句：
“If this runs in production, what might break first?”
很多人就是在這句話開始慌的。
因為 Datadog 在這一輪，其實已經在模擬真實程式碼 review 場景：
- 邊界條件
- 空輸入
- 效能影響
- 可讀性
不是“你寫對了嗎”，而是：
你像不像一個可以被放進工程團隊的人
Take-Home Assignment：這不是作業，是“入職前試執行”
這是 Datadog 面試裡最容易被低估的一關。
真實情況是：
- 郵件裡會寫：建議 3–4 小時
- 實際優秀候選人往往會多花時間最佳化結構
真實候選人的做法通常包括：
- 先快速跑通功能
- 再重構程式碼結構
- 最後補 README，解釋：
- 為什麼這麼拆模組
- 哪些地方可以擴充套件
- 如果給你更多時間會怎麼改
有候選人反饋過一句話特別真實：
“寫到一半突然意識到，這已經不是 OA 了，是在假裝自己已經在 Datadog 上班。”
而這，正是 Datadog 想看到的狀態。
Virtual Onsite：連續幾小時的“工程思維耐力測試”
Live Coding 場景
不是突然出難題，而是：
- 在已有邏輯上加需求
- 或讓你最佳化剛才的方案
面試官常見追問：
- “這個函式如果被 10 個服務同時呼叫會怎樣？”
- “你會怎麼寫測試？”
System Design 場景
非常貼合 Datadog 本身業務，比如：
- 日誌系統
- 監控資料流
- Metrics 聚合
真實面試中經常出現的情況是：
你剛畫完一個方案，面試官直接推翻一半，說：
“現在延遲要求更嚴格了。”
他不是為難你，而是在看：
- 你是否能 現場調整設計
- 是否理解取捨，而不是死記模板
Behavioral：不是講故事，是講“你真的做過什麼”
Datadog 的行為面非常明顯地反感包裝感強的 STAR 故事。
他們更愛追問細節，比如：
- “當時是誰反對你的方案？”
- “如果再來一次，你會怎麼改？”
只要你故事是真的，哪怕不完美，反而更加分。
總結一句話：Datadog 在找什麼人？
從多位真實面試反饋來看，Datadog 並不是在找：
- 刷題機器
- 演算法競賽型選手
而是在找：
- 能把程式碼當成產品來寫的人
- 能解釋技術決策的人
- 能在壓力下清晰表達的人
如果你準備 Datadog，卻還停留在“把題寫出來就行”，那大機率會覺得它“不難但總差點”。
明明都會寫，為什麼還是被掛？
在北美 SDE / DS / CS 類崗位的面試中，真正拉開差距的，從來不是會不會寫題，而是你當下的思路、表達和決策能力。
我們提供的是真人專家級面試輔助服務，而不是冷冰冰的 AI 自動生成答案。
為什麼 Programhelp 的效果遠超 AI？
因為你在面試中面對的不是題目，而是人。
我們的輔導團隊由長期在北美 CS 圈做一線面試指導的真人專家組成，清楚：
- 面試官為什麼在這個地方停頓
- 追問背後到底想聽什麼
- 什麼樣的表達會被當成“工程成熟度高”
這些判斷，不是 prompt 能解決的。
