浅谈一些DE感想: 找工篇

两个月前发了篇文章聊了聊对DE的一些感想，这时间一晃马上年底了，刚好这周结束了今年最后一场面试，心想不如花点时间总结一下这几个月的的DE跳槽找工经历，希望反思和调整一下心态，也希望明年能开个好头。这里除了各种无情的暴击，没有一丝凡尔赛，欢迎各位留言交流。

楼主自认是个有规划的人，今年跳槽是3年前就规划好的。。有人可能问为什么一定要跳，特别是今年行情这么差。。两方面原因吧：一方面是养一家人，在湾区压力很大，不跳的话每年涨个10%什么的根本没有太大帮助；另一方面DE很看实践，不断地得有新的项目积累新技术栈经验，不然很快就会丧失竞争力。


其实今年准备的还是挺早的，3月开始泛刷leetcode(不分公司)，medium大概刷了300道的时候觉得手感差不多了，于是6月份开始投简历接面试，准备赶秋招这一波。刚开始挺自信的，只盯着FAANG，其中G家和N家秋招没放DE职位，所以实际只有FAA。拿了面试，8月底到10月初这一阵子先面了脸和水果，亚麻的时间跟水果有重叠，所以暂时推掉了(事后证明这是个错误的决定)，没想到的是两家onsite全部挂掉。。这两家面试cover的范围不同，FB是SQL/python/data modeling/product sense/behavior，水果是SQL/3轮算法题/sys desig/behavior/项目管理/技术栈。

这时候因为到了10月初，心态开始有点崩，苦等G家发职位，结果貌似一直没有。。没别的选择，找中厂吧，于是联系了一波以前碰过的recruiter，过滤掉不支持H1B/绿卡以及TC不给力的，最后面了一家总部在San Diego的公司，onsite面了2天，一共6轮，完全没有料到cover的东西竟然比大厂还多：算法/SQL/2轮sys design/machine learning/shell coding/AWS技术栈里考了Lambda和Sage/Scala/另外还有behavior问题。面完之后，心想你们这到底是想招啥，难道对DE有什么误解吗。。后话是，1个月之后听说他家招到了。。

这家中厂跪后整个人都有点不好了。

峰回路转的是，感恩节前FB另一个组急召人，有个recruiter说你要不要试一下，说这个hc计划年底前要招到，但要重新phone screen不能直接onsite。我说那来得及吗，答复说应该没问题，我说那就搞一下吧，然鹅PS结束等来的是这个组需求改了又不招了。。。。好吧，人生终于拥有了一个多月连跪同一家公司的体验了，所以这叫双膝着地吗？

这种被一路暴揍，柳暗花明，接着又被一拳打翻的体验只在2020才能享有吗？

大厂跪完了中厂跪，那咱就startup吧，就不信跳个槽有这么难，于是和猎头聊了一波，决定试下Fintech，猎头推荐了一家在SF做量化的，团队很袖珍，加老板只有12个人，猎头说以他对这家公司的了解，只要聊得来就行了很好面的。果然phonse screen很容易过，人飘了，感觉就是来送offer的。。然鹅到了onsite，真正的表演才开始。。第一天先2轮算法面，然后通知再做一轮take home coding assignment，这个东西花了五六个小时，因为据说后面要做presentation那就认真搞一下吧(后来感觉对方连看都没看，更别说present了)。。到了第三轮本来计划是要讨论take home assignment，结果改成: sys design/分布式和IO方面的问题/一道统计方向纯数学题/一些OOD问答题/一道Git题(给了个图然后让你理解图想表达什么，再用一组git命令执行出来)。。。
第四轮：懵逼的尖峰时刻到来了，给了一个开放式问题，一个表包含一些用户数据，让识别出不同类别的用户，以为是考ML的算法，于是一开始思路是用k means做，面试官说不用ML，换个思路。。心想莫非是想复杂了，不是说好了很简单的？该不会是考SQL？毕竟到现在这家都没考过这个。。试探了下发现不太可能。面试官提示了一下：就是设计一个变量，如何引入penalty，把数学公式推出来。。这都是什么跟什么。。最后等做完的时候已经超时10分钟。

本文发稿前已经收到这家的good luck邮件领盒饭了。终于在年底前以onsite四连跪致敬2020了。

这半年的经历，让我从找工的这个角度重新审视了DE这个职业：
1，面过的每家厂，对DE的考点要求都不一样，包括但不限于：cs基本算法/数据结构，SQL及优化，Python，Spark/Scala，Machine Learning算法，sys design/分布式系统/并行计算，Shell coding，ETL，Data Modeling/Data warehouse，AWS RDS/Sage/Lambda/S3, Git, 软件测试，纯Math题，product sense, comunication skill, take home project，项目经验，一些流行工具或者包等等。基本上每个点都能往深里考，至于怎么考完全看考官的背景和心情，在面试前看看linkedin上的背景介绍比较有帮助。
2，面过这些岗的TC范围大致在200k-300k之间。横向比较的话，老实说收入和impact都不如同级SDE，话说SDE甚至是上不封顶。。那反正面试都要刷题，不如集中精力刷题转SDE？
3，公司越小越难面，往往团队小，每进一个人都是千挑百选，宁愿多花点银子要求高一点，也不愿把银子拆成几份招几个一般的慢慢培养，因为小团队需求变化快，需要很强的单兵作战能力。

终于过节了，想给自己放个假。节后依然要面对两场现场表演，虽然并不知道又会面对什么奇葩环节或者人。。唯一知道的是，不管多奇葩的环节，总有人能通过。。问题是我们该坚持自己的专精还是该为了得到某份工作去修改自己的技能树？

感觉人最难的不是坚持做一件事，而是分不清该坚持什么该放弃什么，以及什么时候该坚持什么时候该放弃。

谢谢分享

看来跟DE/DS都是一样，考的东西太多，要准备的太多，回报率却不高，看来如果可能的话大家还是认真刷题转SDE吧....

DE就是这样子的，当然可能楼主找的是L5级别的位置也有关吧。其实DE反倒是大厂稍微好找好准备面试，因为职位和功能极为细分，准备的东西就那么多。
而中小厂其实很多DE都是挂着DE做SDE甚至MLE的东西的因为Team小不愁找不到人，所以很多要求你会做sql，pipeline，data infra, API和一些ML的analysis。
我之前和一些猎头聊过，现在很多有10多年经验的data architect 都在找data engineer 的职位，因为工资不比他们的低。open也不少，我自己帮组里面试人的时候都见过这样的，10多年经验跑来面试一个entry-mid senior 的data engineer，虽然他们编程不好，但是很多中小公司就是觉得他们靠谱，毕竟10多年经验在这放着。觉得他们现学都行，虽然我是很不信的，但是10多万工资找个10多年经验的人对公司来说是风险很低的选择。

chenwang9527 发表于 2020-12-21 05:10
DE就是这样子的，当然可能楼主找的是L5级别的位置也有关吧。其实DE反倒是大厂稍微好找好准备面试，因为职位 ...

确实，面过的这些基本上都map到了SDE或者MLE的技能点上，我怀疑写成DE是不是为了节省成本

真是十八班武艺都需要啊，想要寻找DE职位看完你这篇压力真是好大。

怎么也应该是先面不想去的公司练手啊，然后再面想去的公司啊

DE考这么难，难道是因为收入比SDE高吗？！

小亩_269dcea 发表于 2020-12-20 10:41:54
DE考这么难，难道是因为收入比SDE高吗？！

DE 比SDE工资要低啊

这典型是不想找人吧

DE是data engineer嘛？面的东西这么广吗？**鸡瑟瑟发抖

DA混DE，现在失业中，纠结继续DE 还是SDE，看完这篇似乎不用纠结了。。。