Вопросы на собеседовании в Databricks и советы по подготовке с ИИ
ладно, онлайн-оценка -- это то на чём сыпется семьдесят процентов кандидатов. я тоже чуть не сыпался. семьдесят минут, прокторинг, две задачи на кодинг плюс манипуляция данными, и вопросы были сложнее всего что я видел в OA у Meta или Google. мой друг Нолан который получил оффер в Databricks в прошлом году сказал мне "OA -- самый жёсткий фильтр в big tech прямо сейчас" и я думал он просто понтуется. нет. проходят только около тридцати процентов. я прошёл буквально за две минуты до конца.
конкурентность меня убила. третий раунд onsight, задача на многопоточность, producer-consumer с условиями дедлока, а я не писал конкурентный код со времён курса операционных систем в универе. Нолан меня предупреждал. он сказал "там есть раунд специально про конкурентность и если ты пропустишь эту подготовку у тебя будет очень неприятный день" а я пропустил эту подготовку как идиот. я мучился тридцать пять минут делая ошибки которые позорили бы меня на тейк-хоуме не то что на живом CoderPad когда за тобой наблюдают. этот раунд почти наверняка стоил мне оффера.
весь процесс тянется вечность. сначала звонок рекрутера, тридцать минут. потом прокторинговое OA которое убивает большинство. потом телефонный скрининг на CoderPad, один час, где-то между leetcode medium и hard. потом четыре раунда подряд на виртуальном onsight, две алгоритмические сессии, та конкурентная штука которую я завалил, и system design. плюс разговор с нанимающим менеджером. Нолан сказал что от первого звонка рекрутера до оффера прошло почти семь недель и у меня примерно столько же. к пятой неделе я проверял почту каждые двадцать минут как сумасшедший лол.
алгоритмические раунды были сложные. не medium, hard. brute force куда-то приведёт но интервьюеры хотят разговора об оптимизации всё время пока ты кодишь. я решил первый раунд оптимально а на втором у меня был рабочий brute force когда время вышло. Нолан сказал у него было точно такое же распределение, одно чисто одно brute force, и он всё равно получил оффер. так что частичный зачёт реален но полагаться на него не стоит.
system design был в Google Docs что я счёл странным но честно говоря нормально работало. они хотели распределённый пайплайн данных, стратегию партиционирования, как обрабатывать данные приходящие с опозданием в стриминг-контексте. очень Spark-flavored, очень Databricks-специфично. если твоя подготовка по дизайну -- сплошные URL-сократители и чат-приложения с ютуба этот раунд будет больно. мой интервьюер спросил про strong versus eventual consistency для разных стадий пайплайна и я дал нормальный ответ, но Нолан сказал его интервьюер копал ещё глубже в Spark internals. что попадётся зависит от команды.
поведенческий -- это нанимающий менеджер глубоко копающий в мой самый крутой технический проект и случай когда я возразил кому-то сеньорному. follow-up на всё, "что сделало это сложным, что бы ты изменил, чему этот опыт научил тебя о том как ты работаешь." и потом рекомендации. Databricks реально звонит твоим рекомендациям и заботится о том что они скажут. один менеджер и два сеньорных человека с которыми ты работал. рекрутер Нолана прямо сказал ему что рекомендации имеют серьёзный вес в финальном решении. Google и Meta мне никогда ничего подобного не говорили.
я запускал InterviewMan на тренировках с Ноланом и на реальном цикле. раунд на конкурентность -- тут он помог больше всего потому что я тонул. он обнаружил условие дедлока в моей попытке producer-consumer прежде чем интервьюер должен был мне сказать, что вероятно спасло этот раунд от полного нуля. на алгоритмических раундах он показывал оптимальные пути пока я продирался через brute force и помог мне переключиться быстрее чем я бы смог сам. на system design он подсказал подходы к партиционированию которые я забыл под давлением. проверил док, список процессов, запись экрана на CoderPad и Zoom. ничего видимого. двенадцать баксов в месяц годовая, 57,000 пользователей, 20 плюс стелс-функций. Databricks растягивается на два месяца с алгоритмами и конкурентностью и дизайном и поведенческими раундами. Interview Coder за двести девяносто девять в месяц покрывает алгоритмическую часть и больше ничего. двенадцать баксов покрывает всё.
не пропускай подготовку по конкурентности. серьёзно. и морально подготовься к восьминедельному таймлайну потому что ожидание будет мучить тебя больше чем любой leetcode hard лол.
Ready to Ace Your Next Interview?
Join 57,000+ professionals using InterviewMan to get real-time AI assistance during their interviews.
