這一輪 Tiktok DE 的 VO 是我陪學員一起練了好幾天的。整體給人的感受非常鮮明：
面試官節奏快、打斷多、問題深，有些輪全程在 push，你如果敘述不夠結構化，非常容易亂。
但流程清晰、考點集中，準備方向不會跑偏。
下面按照三輪完整覆盤。
VO 1：Hiring Manager 技術面（SQL / Hive / 大資料）
這一輪基本就是 TT 的“主菜”，資訊密度拉滿、沒啥鋪墊，直接上強度。
面試官開局就一句：“挑一個你最熟的資料倉儲專案，從架構講起。”
學員剛把資料來源、離線流式並行、數倉分層說到一半，面試官立刻切入細節：
- DWD 主鍵如何保證唯一？
- late arrival 會不會出現？怎麼兜底？
- 維表更新頻率？大欄位怎麼拆？
- ETL 失敗怎麼回滾？
節奏非常緊，典型 HM：就是要確認你是真做過，而不是背過。
SQL 部分考的是推理思路，不是語法。
給三張表 + 一點樣例，讓你手寫結果，還要求你現場按執行順序解釋。
如果你直接說 “我覺得結果是 XX”，面試官會打斷：“為什麼？JOIN 在哪一步？WHERE 什麼時候過濾？”
Hive Debug 則更像日常排查：分割槽寫錯、型別不對、explode 造成重複、group by 粒度不匹配……學員逐條定位，面試官還會補一句：“線上遇到這種會出什麼事故？怎麼預防？”
整體難度不算怪，但非常看“你是不是現場能把問題講清楚的人”。
反問也很實在：團隊在做影片、推薦還是廣告、資料規模多大、會不會碰 Flink、Hive/Presto 什麼時候用……
第一輪下來感覺就是一次 全面的生產經驗體檢。
VO 2：輕鬆聊天輪（Team Fit）
第二輪完全換風格。沒有 SQL、沒有 pipeline、沒有模型，真的就是聊天。
但“輕鬆”不代表隨意，更像是在判斷你能不能在快節奏、跨文化的團隊裡順暢交流。
面試官問得很生活化：
團隊分工怎麼協作？
PM 和資深工程師意見衝突你怎麼處理？
前後端/演算法怎麼對齊介面？
學員的表達很穩，先目標、再約束，再用小例子說明怎麼對齊預期。
面試官明顯在看：溝通有沒有 ego、是否願意跨團隊合作、能不能解釋清楚事情。
職業規劃也是必問：你想往技術深度走，還是偏業務驅動？
整輪氣氛很鬆，但確實能看出 TT 對“好溝通”有多重視。
VO 3：資料建模（真實業務場景）
第三輪迴到技術，但不是寫 SQL，而是 像業務方給你需求那樣：
“設計一套短影片播放與互動體系的 schema，讓我們可以方便分析使用者行為。”
學員從播放事件切入，把事實表按播放日誌粒度設計：user、video、播放時間、停留時長、裝置、網路、是否完整播放……
面試官隨時插問題：多段播放怎麼記？中斷算不算一次事件？未來互動行為越來越多怎麼擴充套件？
學員的思路是事件化模型：
- 播放是一個 fact
- 點贊/評論是另一個 fact
- 需要分析時透過維度表（user、video、creator）去補全
- 擴充套件透過 event_type 解決 schema 膨脹
面試官明顯很認可，甚至問：“你之前做過影片嗎？”
這一輪更像在看你的建模直覺、對業務的理解能力，以及能不能把複雜行為抽象成結構。
總結
整套面試下來，三個輪次的側重點非常清晰：
| 輪次 | 核心考點 | 難度 |
|---|---|---|
| VO 1 | SQL、Hive Debug、大資料經驗深挖 | ⭐⭐⭐⭐ |
| VO 2 | 溝通、團隊契合度、跨團隊協作 | ⭐⭐ |
| VO 3 | Data Modeling、指標體系、擴充套件性 | ⭐⭐⭐⭐ |
Tiktok 的 DE 面試確實風格強，不太給你冗長講故事的空間。
你必須邏輯緊、答題框架夠穩、能抗打斷、能現場推導。
如果你也在準備 TT / 大廠面試…
其實這次陪學員走完三輪下來，我最深的感覺就是——Tiktok 的節奏真的不是一般人能扛得住的。SQL 要講邏輯順序、Hive 要現場 debug、建模要能把 schema 推得足夠清晰，連聊天輪都有可能被追問溝通細節。準備不夠系統、臨場容易慌的同學，很容易被 push 到斷線。
如果你剛好也在準備 TT / Google / Meta / Amazon 的 OA 或 VO：我們這邊長期提供 兩類高強度助攻服務。
OA 無痕輔助
適合 HackerRank、CodeSignal 等平臺，遠端 ToDesk 無痕控制，100% 全測試用例透過，不透過不收費。之前幫的同學從 TT、Stripe 到 Amazon 新人崗都順利過關，尤其適合卡時間、怕 hidden case 的同學。
VO 面試輔助
由北美 CS 工程師真人同步提示思路，不是那種機械式指令碼，而是根據面試官節奏實時提醒，包括 BQ、Coding、Follow-up、簡歷深挖、系統設計全覆蓋。我們自主做的無痕文件也不會被檢測，學員普遍反饋“像突然多了個會答題的隊友”。
另外也提供 代面服務（對口型 / 全替出鏡均可），流程成熟、場景適配多，Amazon SDE 這種跨組面試也能做得很自然。
如果你遇到某輪特別卡、特別怕被 push，隨時可以來聊。
