最近幫一位學員順利通過了 TikTok de 面试，岗位在美国湾区。整个流程下来，他最大的感受就是：题目比想象的简单，但同时也非常贴合 TikTok 的业务场景，能看出来公司更重视候选人是否真正理解 大规模数据处理、数据建模，以及和业务结合的能力。
相比很多公司偏好考察複雜演算法題，TikTok DE 面試風格更偏向 工程實戰。 我們在 VO 面試中，全程為學員提供了語音助攻和思路梳理，他的答題非常流暢，面試官最後反饋說：“回答邏輯清晰，思路像是做過相關系統的人”。
下面我會從流程、題目、答題思路以及我們的助攻細節給大家完整展開。
一、Tiktok DE 面试流程：意外跳过 OA
按照 HR 郵件裡的流程，原計劃是 OA（在線筆試）+ 三輪 VO 面試。 但實際情況是，因為招聘排期問題，這位學員直接跳過了 OA，進入三輪 VO。 這種情況在 TikTok 並不罕見，特別是背景比較貼合的數據工程師崗位，有時會免筆試，直接進入面試。
三輪面試安排如下：
- 第一轮：Hiring Manager 技术面
- 行為問題（BQ）：深挖過往專案，尤其是大數據和數據倉庫經驗; SQL 題：兩道題，一個是手寫 SQL 輸出結果，一個是 Hive 腳本調試; 反問環節：關於團隊、數據規模、技術棧等。
SQL 部分難度不算高，主要是考察候選人能否用邏輯推理出執行順序。 Hive 題常見錯誤點是 字段類型不匹配、分區字段寫錯、語法不嚴謹。 我們在 VO 中提醒學員，答 SQL 時要按照固定順序來解釋：
FROM/JOIN → WHERE → GROUP BY → HAVING → ORDER BY，避免思路跳跃。 - 第二轮：轻松聊天轮
這一輪出乎意料的輕鬆，幾乎沒有技術題。 面試官主要聊項目經歷、溝通方式、跨團隊協作以及職業規劃。 學員原本準備了 SQL 和 pipeline 設計，結果全程像是 coffee chat。 實際上，這一輪重點就是確認候選人是否能融入團隊氛圍。 - 第三轮：数据建模（Data Modeling）
這是最貼近實際工作的環節。 面試官給了一個業務場景：短視頻播放與互動指標的追蹤。 要求學員：- 設計表結構（Fact Tables / Dimension Tables）; 描述欄位和粒度; 解釋可擴充性。
面試官甚至打開了 HackerRank 連結，但最後並沒有讓他寫 SQL，而是專注於 schema 設計和邏輯。 我們在 VO 輔助時提醒學員，回答順序一定要 業務場景 → 事實表 → 維度表 → 擴展性，這樣結構感非常清晰。
二、獨家真題分享
雖然整體難度不高，但題目覆蓋了 TikTok 的三個核心方向：大規模數據處理、推薦系統、視頻存儲架構。 下面整理部分題目和要點。
1. Big Data Processing
Q1: How would you design a pipeline to process 100 billion video view events per day?
- Data ingestion: Kafka
- Real-time processing: Flink / Spark Streaming
- Steps: cleaning invalid events → transformation (geo enrichment) → aggregation by user/video/region
- Storage: ClickHouse / Druid for fast queries
- Key points: exactly-once semantics, fault tolerance, scalability
Q2: How to detect trending videos in real time?
- Define trending: growth rate of views, likes, shares
- Sliding windows (5 min, 15 min, 1h)
- Flink window aggregation
- Store results in Redis for Top N queries
Q3: How do you handle Spark data skew?
- Salting hot keys
- Adaptive Query Execution (AQE)
- Two-stage aggregation
Q4: How to model user behavior in a data warehouse?
- Fact tables: video_views, likes, comments
- Dimension tables: dim_user, dim_video, dim_time, dim_location
- Consider granularity & slowly changing dimensions (SCD)
Q5: SQL optimization techniques?
- Use
EXPLAINto analyze query plan - Indexing, join optimization, early filtering, avoid full scans
2. Real-time Recommendation System
Q6: Design a real-time recommendation pipeline.
- Event stream: clicks, watch time, swipes → Kafka
- Real-time feature generation: Flink (user embedding, video popularity)
- Feature storage: Redis/Tair
- Model inference service → recommendation list
- Online evaluation: A/B testing
Q7: What metrics do you use to evaluate recommendation models?
- Offline: AUC, LogLoss
- Online: CTR, CVR, watch time, diversity, novelty
- Implementation: Kafka → Flink → dashboard
3. Video Data Architecture
Q11: How to store trillions of videos efficiently?
- Video files: S3 / Ceph (object storage)
- Metadata: Cassandra / HBase
- Playback acceleration: CDN caching
- Consider cost, latency, reliability, scalability
Q12: How to detect and remove duplicate or near-duplicate videos?
- Exact: MD5/SHA-256 hash
- Near-duplicate: perceptual hash (pHash, dHash), Hamming distance
- Run async during upload pipeline
3. SQL真題
題目：我們需要根據用戶登錄表 fact_log 中的數據，計算每一天登錄的新老用戶數。其中：
- 如果用戶是第一次登錄（即該用戶的最早登錄日期是當天），則視為新用戶。
- 否則，視為老用戶。
解決思路
為了計算每一天的新老用戶數，我們需要：
- 確定每個用戶的首次登錄日期：通過
user_id分組，找到每個用戶的最早登錄日期。 - 標記每一天的用戶是新用戶還是老用戶：將原始登錄表與用戶的首次登錄日期進行關聯，判斷當天是否為用戶首次登錄。
- 按日期分組統計新老用戶數：根據標記結果，按日期分組，統計每天的新老用戶數。
SELECT
login_date,
user_type,
COUNT(DISTINCT user_id) AS user_count
FROM
(SELECT
l.user_id,
l.login_date,
CASE
WHEN l.login_date = f.first_login_date THEN '新用户'
ELSE '老用户'
END AS user_type
FROM
fact_log l
JOIN
(SELECT
user_id,
MIN(login_date) AS first_login_date
FROM
fact_log
GROUP BY
user_id) f
ON
l.user_id = f.user_id) t
GROUP BY
login_date, user_type
ORDER BY
login_date, user_typeFollow up: 在表 fact_log(user_id, login_date) 中，同一天多次登錄只算一次，求每個用戶歷史上最長的連續登錄天數（中間不能斷，斷掉就重新計數）。
三、面試總結
整體感受下來，這次 TikTok DE 面試有幾個顯著特點：
- 難度偏水：幾乎沒有複雜演算法題，更多是場景和架構題;
- 考點明確：大數據處理、推薦系統、數據倉庫建模;
- 業務貼合：所有題目都和 TikTok 的短視頻業務高度相關;
- 風格務實：更看重工程落地能力，而不是紙上談兵。
學員最後的反饋是：
“VO 過程中，有你們的語音提醒，我能很快抓住答題重點，面試官全程都在點頭。”
總體來說，TikTok 的 DE 面試更像是一場「業務場景+數據工程實戰」的討論，而不是刷題比賽。 如果你能從 業務邏輯 → 技術架構 → 擴展性 這條路徑來回答，基本就能拿下。
不止是準備，更是實戰的保障
如果你也在準備 TikTok 或其他大廠的數據工程師面試，不必一個人死磕。 我們 Programhelp 團隊 可以幫你：
- OA 全程代写，确保 100% 过测；
- VO 實時語音助攻，幫你在關鍵時刻答出亮點;
- 面試框架梳理，讓你不再緊張、答題條理清晰。
輕鬆拿下大廠 offer，不是難事。
