Databricksの面接質問とAI準備のコツ

オンライン評価で候補者の70%が脱落する。俺もほぼ死にかけた。70分、プロクタリング付き、コーディング問題2つとデータ操作の内容で、MetaやGoogleのOAで見たどの問題より難しかった。去年Databricksのオファーを取った友達のNolanが「OAは今ビッグテックで一番きついフィルター」って言ったけど自慢だと思ってた。違った。通過するのは約30%だけ。たぶん2分の余裕で通過した。

並行処理にやられた。オンサイトの3ラウンド目、マルチスレッドの問題、デッドロック条件付きのプロデューサー-コンシューマーで、大学のOSの授業以来並行コードを書いてなかった。Nolanは警告してた。「並行処理専用のラウンドがあって、その準備をスキップしたらかなりひどい午後になる」って言ってたのに、バカみたいにスキップした。35分間つまずきながらミスを重ねた -- テイクホームでも恥ずかしいレベルのミスをCoderPadで誰かに見られながらライブでやった。あのラウンドがほぼ確実にオファーを潰した。

プロセス全体が永遠にかかる。まずリクルーターコール30分。次に大半の人を殺すプロクタリング付きOA。次にCoderPadでの電話スクリーン1時間、LeetCodeの中〜難くらい。次にバーチャルオンサイトで4ラウンド連続 -- アルゴリズム2セッション、俺が爆死した並行処理、システム設計。プラス採用マネージャーとの会話。Nolanは最初のリクルーターコールからオファーレターまで約7週間かかったと言ってて、俺もほぼ同じ。5週目にはメールを20分おきにチェックしてた笑。

アルゴリズムラウンドは難しかった。中じゃなくて難。ブルートフォースでどこかまでは行けるけど、面接官はコーディング中ずっと最適化の話を求めてくる。ラウンド1は最適に解けて、ラウンド2は時間切れでブルートフォースが動いてた。Nolanも全く同じ分割だったと言ってた -- 1つクリーン1つブルートフォースでオファー来た。部分点は本物だけど依存したくはない。

システム設計はGoogle Docsでやるのが変だと思ったけど正直問題なかった。分散データパイプライン、パーティショニング戦略、ストリーミングコンテキストで遅延到着するデータの処理を求められた。かなりSpark風、かなりDatabricks固有。デザイン準備がYouTubeのURL短縮とチャットアプリだけだとこのラウンドはきつい。面接官がパイプラインの異なるステージでの強整合性 vs 結果整合性について聞いてきて、まあまあの回答をしたけど、Nolanは自分の面接官はSpark内部にもっと深く突っ込んだと言ってた。何を聞かれるかはチーム次第。

行動面接は採用マネージャーが俺の一番誇りに思う技術プロジェクトと、シニアの人に反対した経験を深掘り。すべてにフォローアップ -- 「何が難しかったか、何を変えるか、その経験から自分の働き方について何を学んだか」。そしてリファレンス。Databricksは実際にリファレンスに電話して内容を重視する。一緒に働いたマネージャー1人とシニア2人。Nolanのリクルーターはリファレンスが最終判断で大きな重みを持つとはっきり言った。GoogleやMetaは一度もそんなこと言わなかった。

Nolanとのモックと本番のループでInterviewManを動かした。一番助かったのは並行処理ラウンドで、溺れてたから。プロデューサー-コンシューマーの試みでデッドロック条件を面接官に言われる前にフラグしてくれて、あのラウンドが完全なゼロになるのをたぶん救った。アルゴリズムラウンドではブルートフォースを頑張ってる間に最適パスを見せてくれて、自力より速くピボットできた。システム設計ではプレッシャーで忘れてたパーティショニングアプローチを促してくれた。Dock、プロセスリスト、CoderPadとZoomの画面録画をチェック。何も見えなかった。年払い月$12、57,000人のユーザー、20以上のステルス機能。Databricksはアルゴリズムと並行処理とデザインと行動面接のラウンドで2ヶ月にまたがる。月$299のInterview Coderはアルゴリズム部分だけで他は何もない。$12で全部カバー。

並行処理の準備をスキップしないこと。これは本当に強調する。そして8週間のタイムラインに精神的に備えること、待ち時間はどのLeetCode Hardよりメンタルにくる笑。

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