為什麼刷了 500 道 LeetCode 還是會掛在 Netflix？這次找到我們的學員，是一位擁有 3 年經驗的 Data Analyst。他的 SQL 和資料分析基礎不錯，但在衝擊 Big Tech 的 Data Engineer 崗位時，總是卡在“工程能力不夠硬”這一關。尤其是 Netflix Data Engineer 面試，讓他壓力倍增。
面試流程概覽
Netflix Data Engineer 面試整體分為三輪：
Round 1（30 min）Recruiter & Culture Fit
提前梳理 Culture Deck 核心話術，準備好展示自己與 Netflix 文化的契合度。
Round 2（60 min）Technical Screen (Data Modeling + Coding)
這是整套面試中最關鍵的一輪。候選人透過螢幕共享完成資料建模和程式碼實現，ProgramHelp 提供實時語音提示，幫助應對開放業務題。
Round 3 Onsite（System Design & Behavioral）
Onsite 側重系統設計和行為面，本篇重點覆盤技術面，系統設計與行為面另行分析。
深度覆盤：如何應對 Netflix 的業務題
技術面全程 60 分鐘，是上岸的關鍵。與 Google 或 Meta 不同，Netflix 不直接給一道 LeetCode Hard，而是提供一個完全開放的業務場景：
場景背景：
面試官要求設計方案，找出觀眾最喜歡的 Top Popular Movie，並統計使用者看完這部電影后最常觀看的下一部電影。表面上看似簡單，但隱藏陷阱很多。如果直接上手寫程式碼，很容易掛掉。
Step 1：Data Modeling & SQL 構建（關鍵助攻點）
面試官開場問：“你需要收集哪些資料？怎麼建模？SQL 怎麼寫？”
學員第一反應是直接用 user_id 和 movie_id 建表，思路略顯單薄。
ProgramHelp 導師實時語音提醒：“不要只談表結構，要先從 Event Tracking（埋點）出發，強調 Timestamp 和 Session，因為要計算‘Next Watch’。”
學員立刻調整思路，基於 Event Log 構建資料模型，並使用 Window Function（LEAD 或 RANK）完成 SQL 查詢。面試官對這個思路非常滿意，體現了 Senior DE 的水平。
Step 2：Pipeline & 架構設計
接著，面試官追問：“從 ETL 角度，你如何設計整個資料鏈路？”
學員在 Spark 和 Flink 之間略顯猶豫。ProgramHelp 導師在隱蔽視窗快速提示：“結合 Netflix 技術棧，推薦 Kafka 做 Ingestion，Spark 處理 Batch/Streaming，最終落地 Iceberg 或 BigQuery。”學員按提示作答，並解釋選擇 Spark 的原因（生態成熟，適合大規模 Batch），順利透過架構考察。
Step 3：Coding 實現（決定性瞬間）
面試官提供 Sample Data，要求用 Python 實現：
- Top Popular Movie
- Next Most Watched Movie
寫完後，面試官丟擲 Follow-up：“如果不是 Top 1，而是要算任意 Top K，程式碼怎麼改？”學員當時準備用死迴圈實現，卡點明顯。ProgramHelp 導師立即提示：“用 Heap 或 collections.Counter.most_common(k)，Pythonic 且高效。”學員將最佳化邏輯敲入 IDE，面試官評價：“程式碼簡潔且考慮了 K 的擴充套件性，非常好。”
還在一個人苦苦準備面試嗎？
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