最近剛幫學員復盤了一次 Netflix Data Engineer 的面試，真的是又硬核又精彩，難怪大家都說“美區留子沒事就投 Netflix”。 來給大家扒一扒整個流程和真題，順便說說準備要點！ 相比一般公司的 DE 面試，Netflix 的問題更貼近他們的實際業務場景，面試官也很喜歡追問“why”，看你能不能把設計思路和 trade-off 解釋透。
Netflix面试 流程
簡歷篩選（1-2 周）：HR 會特別關注你有沒有玩過大數據那幾樣法寶：Kafka、Spark、Presto。 簡歷里如果能寫 streaming pipeline、data governance 相關，直接加分。
電話初篩（30-45 分鐘）：聊天氛圍很 chill，更多是 motivation 和過往經歷。
技術面（45-60 分鐘）：重點中的重點，SQL + system design + data modeling，沒準備的話分分鐘當場卡殼。
Onsite（半天）：6-7 輪，一對一，technical + behavioral 交替轟炸。 說實話，出來的時候我感覺腦子都被掏空了。
Netflix 真題回憶
1️⃣ Real-time data pipeline for recommendation system
面試官直接甩了個大場景：「如果讓你搭一個實時推薦的數據管道，你會怎麼設計？ ”
我趕緊開口提 Kafka 做 ingestion、Spark Streaming 做實時計算，還要提到 feature engineering + model serving。 追問來了：「那如果有 late-arriving data 怎麼辦？ “這個點要講 watermarking、out-of-order event 的處理。
2️⃣ SQL 找 top 10 binge-watched shows
這道題挺有趣的，面試官說：“我們想知道過去一個月最容易被瘋狂追劇的節目，你寫個 SQL 看看？ ”
數據表是 viewing_events，要統計連續看劇的 session。 這裡需要用視窗函數 + 分組聚合，最後 top 10 排序。 說實話，腦子要轉得很快，不然 SQL 很容易寫亂。
3️⃣ Data lineage tracking 怎么做？
Netflix 超級在乎數據可追溯性，面試官問：“你會怎麼追蹤一條數據從 source 到報表的全流程？ ”
我說 metadata catalog、自動 lineage tracking，最好能提到數據血緣可視化的設計。 他們會問：「那你如何保證 lineage 資訊不會丟失？ ”
4️⃣ Real-time data quality monitoring
他們問：「如果流數據突然 schema 改了怎麼辦？ ”
我答：要設計自動化 schema validation + alert system，同時考慮 data drift detection。還要舉例數據質量指標：null ratio、duplicate rate、outlier detection。
5️⃣ Data warehouse schema for content analytics
經典建模題。 我的回答是 star schema：
- dimension：users、content、time
- fact：viewing events、ratings
然后补充 slowly changing dimensions（SCD Type 2）。
6️⃣ A/B testing pipeline design
Netflix 的 DNA 題。 要答實驗追蹤、隔離機制、sample size calculation、statistical significance，還要提多重比較（multiple testing）。
7️⃣ Global content delivery analytics
重點就是 multi-region replication、跨時區對齊，還要順帶提 GDPR、CCPA 這類隱私合規。
8️⃣ Content piracy detection
要設計 anomaly detection + pattern recognition，，還要考慮precision/recall tradeoff。
Netflix 技術棧
Spark、Kafka、Presto、Cassandra 是主力，還有不少自研平臺。 面試時如果能聊到 privacy compliance（GDPR/CCPA），會很加分。
薪資爆料
L5：大概 $560K 全現金
L6：$780K+ 全現金
Netflix 最大亮點就是不玩股票，全給 cash，落袋為安。
學員心路歷程
這位學員剛收到 OA 時超慌，跟我說：“天哪，美區 Netflix，我這種 background 會不會被秒殺？ ”
剛開始刷題的時候，SQL 總是寫慢，system design 也不夠工程化。
後來我們反覆模擬場景，把 pipeline、data lineage、A/B test 都練熟。 他從最開始一提到 Kafka 就緊張，到最後能自信說：“Kafka ingestion、Spark Streaming 實時計算、feature engineering + model serving。 ”
Onsite 那天結束，他說：「感覺腦子要爆炸，但每道題我都提前練過一遍。 ”
拿到 offer 的時候，他在語音裡直接喊：“沒想到 Netflix 真的能拿下！ ”
陪跑到 offer，不只是說說而已
Netflix 面試就像一場大型 hackathon，考的不只是代碼，還要對 數據體系 + 系統架構 + 合規治理 有全域視野。 準備到位了，拿下 offer 完全沒問題~
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