Питання на інтервʼю в Databricks і поради з підготовки з ШІ
ну от онлайн-ассесмент -- це де сімдесят відсотків кандидатів гинуть. я сам ледь не загинув. сімдесят хвилин, прокторований, дві задачі з кодингу плюс маніпуляція даними, і питання були складніші за все що я бачив на OA Meta чи Google. мій друг Нолан який отримав оффер в Databricks минулого року сказав "OA -- це найжорсткіший фільтр у big tech зараз" і я думав він просто красується. він не красувався. тільки десь тридцять відсотків проходять. я пройшов десь за дві хвилини.
concurrency знищив мене. третій раунд onsite, задача на multithreading, producer-consumer з deadlock умовами, і я не писав concurrent код з курсу операційних систем у коледжі. Нолан мене попереджав. він сказав "є раунд конкретно по concurrency і якщо пропустиш ту підготовку буде дуже поганий день" і я пропустив ту підготовку як ідіот. я буксував тридцять п'ять хвилин роблячи помилки які засоромили б мене на take-home не кажучи вже про наживо на CoderPad з кимось хто дивиться. той раунд майже напевно коштував мені оффера.
весь процес тягнеться вічно. рекрутерський дзвінок спочатку, тридцять хвилин. потім прокторований OA який вбиває більшість. потім телефонний скринінг на CoderPad, одна година, десь між leetcode medium і hard. потім чотири раунди підряд на віртуальному onsite -- дві алгоритмічні сесії, та concurrency штука яку я завалив і system design. плюс розмова з hiring manager. у Нолана пройшло майже сім тижнів від першого рекрутерського дзвінка до оффер-листа і в мене приблизно так само. на п'ятому тижні я перевіряв пошту кожні двадцять хвилин як навіженій лол.
алгоритмічні раунди були hard. не medium -- hard. brute force десь доведе але інтервʼюери хочуть розмову про оптимізацію весь час поки кодиш. я розвʼязав перший раунд оптимально а другий мав працюючий brute force коли час скінчився. Нолан сказав що мав точно такий самий сплін -- один чистий один brute force -- і все одно отримав оффер. тобто часткові бали реальні але не хочеш на них покладатись.
system design був на Google Docs що я вважав дивним але чесно працювало нормально. хотіли distributed data pipeline, стратегію partitioning, як обробляти дані що приходять з запізненням у streaming контексті. дуже Spark-flavored, дуже Databricks-specific. якщо твій design prep суто URL shorteners і чат-додатки з youtube -- цей раунд вдарить.
behavioral був hiring manager що глибоко копав мій найгордіший технічний проєкт і випадок коли я заперечив комусь senior. follow-up на все. і потім references. Databricks реально дзвонить твоїм references і їм важливо що ті кажуть. один менеджер і двоє senior людей з якими працював. рекрутер Нолана прямо сказав що references мають серйозну вагу у фінальному рішенні. Google і Meta ніколи мені такого не казали.
я запускав InterviewMan під час mock з Ноланом і через реальний цикл. concurrency раунд -- де він допоміг найбільше бо я тонув. він позначив deadlock умову в моїй producer-consumer спробі до того як інтервʼюер мусив мені сказати -- що напевно врятувало той раунд від повного нуля. алгоритмічні -- показував оптимальні шляхи поки я грайндив brute force і допоміг швидше повернути. system design -- підштовхнув на підходи до partitioning які я забув під тиском. перевірив док, список процесів, запис на CoderPad і Zoom. нічого видимого. дванадцять баксів на місяць за рік, 57,000 юзерів, 20+ стелс-функцій. Databricks розтягується на два місяці з алгоритмами і concurrency і design і behavioral раундами. Interview Coder за двісті дев'яносто дев'ять на місяць обробляє алгоритмічну частину і нічого більше. дванадцять баксів покриває все.
не пропускай concurrency підготовку. не можу це достатньо підкреслити. і морально підготуйся до восьмитижневого таймлайну бо очікування вибʼє тебе більше ніж будь-який leetcode hard лол.
Ready to Ace Your Next Interview?
Join 57,000+ professionals using InterviewMan to get real-time AI assistance during their interviews.
