這次 Meta Data Engineer 面試整體節奏非常“Meta 味”：結構清晰、邏輯偏產品 + 分析混合型，對理解指標、落地能力、資料抽象、程式碼風格都非常較真。本文基於真實 Meta Data Engineer 面經 整理，完整覆盤 VO 面試流程，深入解析 SQL、資料建模、Pipeline 與系統設計考點，結合 ProgramHelp 導師一線輔導經驗，幫助系統準備 Meta DE 面試。
Meta Data Engineer 面試流程全覽
結合近兩年真實 VO / Onsite 覆盤，Meta Data Engineer 面試結構大致如下：
Recruiter Screen
- 背景溝通（資料 / 工程經驗）
- 過往專案深挖（ETL、指標、資料規模）
- 職級 & Team Match 初步判斷
Technical Phone / Virtual Onsite
通常包含以下模組（不同 team 順序略有差異）：
- SQL / 資料建模（必考）
- 資料系統 & Pipeline 設計（必考）
- 業務指標理解 & 資料分析思路
- Behavior / Collaboration 場景題
注：Meta 非常重視“邊討論邊完善方案”的能力，而不是一次性給出完美答案。
5分鐘自我介紹：重點是“產品思維 + 資料落地”
Meta 的 DE（Data Engineer）比傳統 ETL/Data Pipeline 工程崗更強調 產品 sense + 指標理解能力。
學員的介紹重點放在三點：
- 你過去怎麼把業務問題拆成資料問題
- 搭過哪些 pipeline、監控、質量體系
- 怎麼和 PM/DS 對齊指標邏輯
這部分講得越簡潔越好，Meta 更看重“能不能一起思考指標”。
Product Sense：圍繞“有效閱讀（Effective Reading）”展開深度討論
這一輪特別精彩，面試官給了個輕量場景，問：
你覺得“有效閱讀”的定義是什麼？怎麼衡量？為什麼這麼衡量？
我們反向幫學員做的準備是：
1. 先從使用者價值切入——為什麼要定義它？
- 平臺需要判斷使用者是否真的“消費內容”
- 要給 Ranking/Feed/廣告系統提供訊號
- 為 Creator 計算 engagement 和 payout
2. 再給出結構清晰的指標框架
關鍵四要素：
- 閱讀時長（duration）
- 屏佔比（screen coverage %）
- 閱讀連續性 or session
- 互動行為作為加權項（如停留、滑回、點開）
Meta 特別喜歡聽見：
“我們應該用 使用者是否真正看進去 來定義有效閱讀，而不是單次曝光或短暫停留。”
3. 論證 trade-off
比如：
- 屏佔比高但閱讀很短 → 不一定有效
- 時間長但屏佔比很低 → 有可能放著不看
給一兩個反例就會顯得你真的理解。
面試官對整個思考過程非常滿意，直接進入 SQL。
SQL：核心高頻題“有效閱讀帖子計算”
面試給的表結構比較簡化，大致如下
event_log(post_id, user_id, duration_seconds, max_screen_coverage)要求：
- 找出 有效閱讀 的帖子，滿足：
- total watch duration > X 秒
- 最大屏占比 > Y%
- 同一個帖子多次閱讀，需要 聚合 duration 和 max_coverage。
我們整理出的黃金答案結構如下：
關鍵點拆解
- 先 group by 聚合 duration + screen coverage
- duration 用 SUM()
- 覆蓋率用 MAX()
- 最後用 HAVING 做過濾
- 若有 session 劃分，則需先 window function 或自定義 session id
典型 SQL 解法（通用版）
SELECT
post_id,
SUM(duration_seconds) AS total_duration,
MAX(max_screen_coverage) AS max_coverage
FROM event_log
GROUP BY post_id
HAVING
SUM(duration_seconds) > X
AND MAX(max_screen_coverage) > Y;面試官想重點看的是：
- 你能否在 30 秒內形成正確的 聚合模型
- 你能不能解釋 “為什麼覆蓋率取 max() 而不是 avg()”
我們提前做過類似題型訓練，所以答得很穩。
Python：把 SQL 轉成 Streaming 處理（亮點題）
Meta 很喜歡考“資料流式處理（streaming pipeline thinking）”，
面試要求你：
給定和 SQL 表一樣的事件流，把它轉成“實時處理版本”
並能夠識別 session、計算有效閱讀。
這裡是我們輔導時教的結構框架：
（1）先抽象資料結構
每條事件：
{
"post_id": ...,
"duration": ...,
"screen_coverage": ...,
"timestamp": ...
}（2）為每個使用者/帖子維護一個 session 狀態機
考點：
- 判斷 session 結束（timeout）
- 累計 duration
- 記錄 max screen coverage
- 在 session 結束時輸出“有效閱讀結果”
（3）標準答案思路
典型程式碼結構
state = {} # key = (user_id, post_id)
for event in stream:
key = (event.user_id, event.post_id)
if key not in state:
state[key] = {
"total_duration": 0,
"max_coverage": 0,
"last_ts": event.timestamp
}
session = state[key]
# 若超过 session timeout，则输出并重置
if event.timestamp - session["last_ts"] > SESSION_GAP:
output_if_valid(session, key)
reset(session)
# 更新状态
session["total_duration"] += event.duration
session["max_coverage"] = max(session["max_coverage"], event.screen_coverage)
session["last_ts"] = event.timestamp
# 流结束后再 flush 一次
for key, session in state.items():
output_if_valid(session, key)面試最關注的是：
- 你有沒有 session 概念
- 有沒有正確維護“max coverage”邏輯
- 是否能解釋為什麼流式還原 SQL 邏輯
學員這題幾乎滿分輸出。
最後 5 分鐘：BQ + 反向提問
常規 Meta BQ：
- Tell me about a cross-team collaboration challenge
- How do you handle ambiguous requirements
- What’s one time you improved data quality
我們讓學員用 Meta 最吃的“IC owner”風格來回答：
強調指標、強調影響、強調你推動了什麼。
反向提問兩個高階問題：
- 團隊如何評估 DE 的 impact
- DE 與 DS/ML Infra 的合作深度
面試官非常喜歡，一路點頭。
ProgramHelp 輔助說明
本次面試我們提供的是 全程輔導 + VO 實時輔助提示。
在 Product Sense、SQL 聚合邏輯、Python session 流式處理三個模組裡，
我們提前做了題型預測 + 核心框架訓練，
面試當天的表現極其穩定，沒有踩任何坑點。我們服務的是“真實面試邏輯”，不是死背題庫，
讓你在面試官面前呈現的永遠是：有思考、有結構、有落地能力的候選人。
