螞蟻金服大數據數倉崗位的面試經歷

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一、前言

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本人一直在外企做傳統數倉也差不多十年了，技術棧都是以關系型數據庫和商業工具為主。看著日新月異的大數據技術的發展和數倉架構的不斷迭代，想跳到互聯網企業看看去接觸新的業務和技術棧。

今年七八月份開始看機會跟獵頭也大致說了下我的需求和情況。八月底獵頭跟我說螞蟻金服那邊有個數倉崗位我看了下JD，主要還是側重整體數據架構和數據倉庫的理解，我覺得匹配度不錯就決定嘗試下這個機會。

面試過去也有一段時間了，可能漏了一些問題，只是整理了些印象還算清楚的問題，希望能對你有所幫助。

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二、電話面

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一面&二面，一面面試官是你所在組的組長。二面面試官是應該是組長的領導都是考察技術為主：

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???? 這兩輪面試的面試問題和考察點重復度比較高，可能一面更偏向技術細節點，二面的面試官更偏向架構和理解一點，我就放一起說了以下問題不是面試實際順序。

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面試題目 | 電面?

一．首先幾分鐘的自我介紹

大致介紹下自己的教育背景和工作經歷以及主要的項目經歷等等

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二．對于數據倉庫的理解，數據倉庫主要為的解決什么問題

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三．數據倉庫模型的理解，數據倉庫分層設計的好處是什么

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四．數據建模考慮的點是什么，然后隨機給了你一個業務場景問問你如果建立模型大致怎么設計

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五．你挑一個你印象最深刻的項目來描述下以及為什么讓你印象最深刻

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這個問題要慎重回答，對于經驗比較豐富的建議要么回答你對架構做了些有亮點設計的項目要么就是從業務上帶來很大價值的項目

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六．你處理過最大的數據量大概是多少，遇到性能問題時候怎么優化

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七．對于數據中臺的理解，和數據倉庫和數據湖的區別

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八．MAPREDUCE的主要過程，MAP階段和REDUCE階段的SHUFFLE各是什么過程

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九．SORT BY和ORDER BY的區別

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十．分桶和PARTITION的區別，并且分桶和PARTITION的各自機制是什么

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十一.? HIVE數據傾斜的原理和不同場景下的解決方案是什么，MPP架構數據下的數據傾斜解決方案是什么

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題目答案可加群與作者直接交流哦

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現在回想起來的問題大致就以上這些還有些在講項目過程中的具體問題就不列出來了這個完全因人而異。

一面和二面間隔時間大概一周左右，有的時候是突然打電話過來的。建議知道有面試前就做好準備，要不然被突然襲擊有可能發揮不好。面試官很專業而且態度非常友好，應該是我經歷過的面試中面試體驗最棒的。

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三、現場面

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? ?后來被告知兩輪電話面通過，需要到杭州現場面。阿里對面試候選人還是比較厚道的，基本等同于出差一樣，酒店來回交通費用吃飯都是報銷的。

現場面第一輪，面試官是業務和交叉業務的LEADER(P9級別)以及HRBP，去之前我還是做了技術面的準備，但是那天基本沒有考察技術細節。

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面試題目 | 現場面：

自我介紹幾分鐘

談談你對元數據管理和數據資產管理的理解

你認為你來做這個崗位的優勢和劣勢是什么

談談你對這個崗位所需技能的理解，假如你來到這個崗位未來半年你的工作思路是什么

以你對傳統數倉的理解，什么樣的業務會有實時性的需求？

挑一個你印象最深刻的項目，這個項目你覺得哪些地方可以再優化的？還有些項目延伸的問題。

針對螞蟻金服的具體業務部門，讓你談一談你對這塊業務的理解和數據如何給業務產生價值

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?現場面大致印象比較清楚的就以上這些問題，當然面試過程中面試官可能會隨時打斷你在你陳述的基礎上再追問，也有個別面試官可能故意是很挑戰的語氣，遇到這種情況不要慌還是把自己的思路表達清楚即可。

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第一輪面試大致持續了一個小時，然后參與面試的內部討論下。如果一致通過就會接下來和大部門的領導（P10級別）加上另一個HRBP再談談人生談談理想，基本就是看看價值觀有沒有問題就不贅述了。

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四、結束語

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???總體面試流程下來，感覺我遇到的這個部門LEADER可能對具體的工具不是特別在意，更在意的是你對你所做工作理解的深度，以及你這個人的個性是什么樣的。當然也有很多面試官更側重于你實際的技術棧匹配度這個就因人而異了。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的记一次蚂蚁金服面试经历的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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