Databricks面试题和AI备考技巧

好吧线上笔试是百分之七十的候选人挂掉的地方。我差点也挂了。七十分钟，有监考，两道编程题加上数据操作的东西，而且题目比我在Meta和Google笔试里见到的都难。我朋友Nolan去年拿到了Databricks的offer，他跟我说"这个笔试是目前大厂里最难的筛选关"，我以为他在吹牛。他没有。只有大概百分之三十的人能过。我大概是卡着最后两分钟过的。

并发把我搞崩了。onsite第三轮，多线程问题，生产者消费者加上死锁条件，我从大学操作系统课之后就再也没写过并发代码了。Nolan提醒过我这个。他说"有一轮专门考并发，如果你跳过这部分准备你会度过一个非常糟糕的下午"，然后我就像个白痴一样跳过了。我磕磕巴巴地做了三十五分钟，犯的错误就算是take-home都让我丢脸，更别说在CoderPad上有人看着的现场面试了。那一轮几乎肯定让我丢了offer。

整个流程耗时超级长。先是recruiter电话，三十分钟。然后是那个搞掉大多数人的监考笔试。然后CoderPad上的电话面试，一小时，难度在leetcode medium到hard之间。然后虚拟onsite四轮背靠背，两轮算法，我挂掉的并发轮，还有系统设计。加上hiring manager的对话。Nolan说他的流程从第一次recruiter电话到offer letter差不多用了七周，我的也差不多。到第五周的时候我每二十分钟就查一次邮件，像个疯子一样哈哈。

算法轮很难。不是medium，是hard。暴力解能让你走到一定程度，但面试官希望你在写代码的同时全程讨论优化。第一轮我做出了最优解，第二轮时间到了我只有一个能跑的暴力解。Nolan说他的情况一模一样，一轮完美一轮暴力，照样拿到了offer。所以部分分确实存在，但你不会想依赖它。

系统设计是在Google Docs上做的，我觉得挺奇怪但其实还好。他们要求设计一个分布式数据管道，分区策略，如何处理流处理场景中迟到的数据。非常Spark风格，非常Databricks特色。如果你的设计准备全是YouTube上那些URL缩短器和聊天应用，这一轮会很痛苦。我的面试官问了管道不同阶段的强一致性和最终一致性，我给了个还行的回答，但Nolan告诉我他的面试官挖得更深，直接问到了Spark内部实现。你遇到什么取决于团队。

行为面试是hiring manager深入问我最自豪的技术项目和一次我反驳senior的经历。每个问题都有追问，"是什么让它难，你会改变什么，那次经历让你对自己的工作方式学到了什么。"然后是背景调查。Databricks是真的会打电话给你的reference，而且很在意他们说什么。一个经理加两个你合作过的senior。Nolan的recruiter直接跟他说reference在最终决定中占很大比重。Google和Meta从来没跟我说过这种话。

我在和Nolan的模拟面试中以及真正的面试全程都开着InterviewMan。并发那一轮是它帮助最大的，因为我快要淹没了。它在我的生产者消费者方案中标出了死锁条件，赶在面试官告诉我之前，这可能把那一轮从彻底零分拯救了回来。算法轮它在我暴力解的时候展示了最优路径，帮我比自己单独做时更快地转换思路。系统设计它提醒了我在压力下忘掉的分区方案。我检查了dock、进程列表、CoderPad和Zoom上的屏幕录制。什么都看不到。年付每月十二刀，57,000用户，20多项隐身功能。Databricks面试跨越两个月，包含算法、并发、设计和行为面试轮次。Interview Coder每月二百九十九刀只处理算法部分。十二刀覆盖全部。

别跳过并发准备。我怎么强调都不为过。还有做好八周时间线的心理准备，因为等待会比任何leetcode hard题更折磨你哈哈。

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