Preguntas de Entrevista en Databricks y Tips de Preparacion con IA

ok bueno la evaluacion online es donde muere el setenta por ciento de los candidatos. yo casi muero ahi tambien. setenta minutos, proctorizado, dos problemas de coding mas manipulacion de datos, y las preguntas eran mas dificiles que cualquier cosa que vi en las OAs de Meta o Google. mi amigo Nolan que consiguio una oferta en Databricks el ano pasado me dijo "la OA es el filtro mas dificil en big tech ahora mismo" y yo pense que solo estaba presumiendo. no era asi. solo como el treinta por ciento de la gente la pasa. yo la pase por quizas dos minutos.

la concurrencia me destruyo. la ronda tres del presencial, un problema de multithreading, productor-consumidor con condiciones de deadlock, y no he escrito codigo concurrente desde mi clase de sistemas operativos en la universidad. Nolan me advirtio sobre esto. me dijo "hay una ronda que es especificamente sobre concurrencia y si te saltas esa preparacion vas a tener una tarde muy mala" y me salte esa preparacion como un idiota. estuve dando tumbos durante treinta y cinco minutos cometiendo errores que me avergonzarian en un take-home y ni hablar en vivo en CoderPad con alguien viendome. esa ronda casi seguramente me costo la oferta.

el proceso entero dura una eternidad. primero la llamada con el recruiter, treinta minutos. luego la OA proctorizada que mata a la mayoria. luego un screening telefonico en CoderPad, una hora, entre leetcode medium y hard. luego cuatro rondas seguidas en el presencial virtual, dos sesiones de algoritmos, lo de concurrencia que falle, y system design. mas una conversacion con el hiring manager. Nolan dijo que el suyo tomo casi siete semanas desde la primera llamada del recruiter hasta la carta de oferta y el mio tomo mas o menos lo mismo. para la semana cinco estaba revisando mi email cada veinte minutos como un loco lol.

las rondas de algoritmos eran dificiles. no mediums, dificiles. la fuerza bruta te lleva a algun lado pero los entrevistadores quieren que hables de optimizacion todo el tiempo que estas programando. resolvi la ronda uno de forma optima y la ronda dos tenia una fuerza bruta funcionando cuando se acabo el tiempo. Nolan dijo que tuvo exactamente el mismo split, uno limpio uno fuerza bruta, y aun asi consiguio oferta. asi que el credito parcial es real pero no quieres depender de ello.

system design fue en Google Docs lo cual me parecio raro pero honestamente funciono bien. querian un pipeline de datos distribuido, estrategia de particionamiento, como manejar datos que llegan tarde en un contexto de streaming. muy sabor a Spark, muy especifico de Databricks. si tu preparacion de diseno es todo URL shorteners y chat apps de youtube esta ronda te va a doler. mi entrevistador pregunto sobre consistencia fuerte versus eventual para diferentes etapas del pipeline y di una respuesta aceptable pero Nolan me dijo que su entrevistador profundizo aun mas en internals de Spark. lo que te toca depende del equipo.

behavioral fue el hiring manager profundizando en mi proyecto tecnico del que estoy mas orgulloso y una vez que empuje de vuelta contra alguien senior. follow-ups en todo, "que lo hizo dificil, que cambiarias, que te enseno esa experiencia sobre como trabajas." y luego las referencias. Databricks realmente llama a tus referencias y le importa lo que dicen. un manager y dos personas senior con las que has trabajado. el recruiter de Nolan le dijo directamente que las referencias tienen mucho peso en la decision final. Google y Meta nunca me dijeron nada parecido.

use InterviewMan durante practicas con Nolan y durante el loop real. la ronda de concurrencia fue donde mas ayudo porque me estaba ahogando. detecto la condicion de deadlock en mi intento de productor-consumidor antes de que mi entrevistador tuviera que decirmelo, lo que probablemente salvo esa ronda de ser un cero total. en rondas de algoritmos mostro caminos optimos mientras yo molia con fuerza bruta y me ayudo a pivotar mas rapido de lo que habria hecho solo. en system design me sugirio enfoques de particionamiento que habia olvidado bajo presion. revise dock, lista de procesos, grabacion de pantalla en CoderPad y Zoom. nada visible. doce dolares al mes en anual, 57,000 usuarios, 20 o mas funciones de stealth. Databricks se extiende a lo largo de dos meses con rondas de algoritmos y concurrencia y diseno y behavioral. Interview Coder a doscientos noventa y nueve al mes maneja la parte de algoritmos y nada mas. doce dolares cubre todo.

no te saltes la preparacion de concurrencia. no puedo enfatizar esto suficiente. y preparate mentalmente para una linea de tiempo de ocho semanas porque la espera te va a afectar mas que cualquier leetcode hard lol.

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