Hello 各位 300 萬大大好，小的是轉職生，之前在 Ptt 上獲益良多，所以來回饋一下我
的面試經歷，如果有公司不想被分享，請來信告知，我會儘速刪除，謝謝！
求職時間：2021/07 - 2021/08
Medium 好讀版：
https://v3708599.medium.com/appworks-school%E8%BD%89%E8%81%B7%E5%BF%83%E5%BE%97-data-backend-engineer-3cb13c940be7
## 自我介紹
政大傳院、商院背景學士。
上一份工作是在迪卡儂做部門經理，過去沒接觸過程式，是因為工作上需要用到 Google
Sheet 自動化程式腳本，才開始玩起程式，後來覺得技術挺有趣的，於是報名台大
CCclub 的 Python 入門，利用幾個月的下班時間學習。（大概一個禮拜花 3-5 個小時摸
）
2020 年底，因為當時的工作發展和未來職涯考量不同，興起換工作挑戰的念頭，想說寫
程式當職業好像不錯，決定報名 AppWorks School 新推出的 Data Engineer 培訓。（中
間省略了很多心路歷程的轉變 XD）
在今年 2 月辭職後，全職認真學習，直至 7 月中於 School 畢業開始找工作。
我覺得自己不算太聰明，理解能力尚可而已（比起班上其他同學啦，但能進 AppWorks
School 的都不會太差？）寫的 code 還有待加強，唯一優勢就是溝通能力不錯，能夠清
楚表達自己的需求與邏輯（以前學生實習擔任過獵人頭、也有幾次演講經驗，之前工作上
需要管理團隊）。
開發經驗大致如下：
有前後端開發經驗，基本上是用 Python Flask、Django 寫後端，前端沒有用框架，就是
乖乖用 JavaScript、HTML、CSS 刻，能用 ajax 就用 ajax，盡量練習開 RESTful API。
Data 相關則是 Airflow、爬蟲、Pyspark(一點點)、推薦系統
還有很多沒列到的，可以參考 AppWorks School 提供的學習規劃
-https://drive.google.com/file/d/13C3Yodr6yc2KFezv_cmx5-B-Ojq7tQgr/view
## 面試結果
最終獲得四間 Offer，分別為創業家兄弟（生活市集）、
Rezio（KKday）、炬識科技、趨勢科技，待遇在年薪 60 - 80 萬間。
## 面試總覽
總共投遞：海投約 70 間。
最初一兩週只投了約 15 間，想說應該就能找到工作了（？後來經過朋友提點，投履歷又
不用錢，幹嘛把自己的機會限縮在 10 多家公司手裡，於是調整方式、不再侷限 data 相
關職缺，只要跟 Python 有關的就投，不管是後端還是爬蟲，公司大小也不管，先得到面
試機會再說。實在投太多公司了，這裡就不一一列出來，只寫出有邀請面試的公司。
- **投遞後，直接明確拒絕我的：**
汪喵星球（Backend）、 鈦度科技（Backend）、 臺灣發展軟體科技、湛研科技（
Backend）
再次感謝這些公司迅速地拒絕XD
- **有邀請面試：**
炬識、大慶證券、Arc&Codementor、大數據科技公司、麟數據、趨勢科技、木刻思公司、
Sonic Sky(香港商聲吶天空)
- **透過 School 的 Hiring Partner 計畫，拿到的面試機會：**
Snapask、Rezio（KKday）、創業家兄弟、LikeCoin、aiseed tech
以下就會分開講每家面試的問題與概述，其實問題很多都很類似，但我真的懶得整理成一
個版本，所以大家就自己看看，看到很多次重複的話，代表那題很重要XD
### School Hiring Partner
先說 AppWorks School 內部媒合面試的流程，跟外面的面試有一點不同，會先經過一次
20 分鐘的快速面試，讓彼此有初步的認識與了解、再決定有沒有後續面試，可以想像就
是一般正式面試前的 Phone Interview。
以下沒特別提的話，第一關就是指快速面試。
### 1. Snapask - Data Engineer
#### 第一關： Data Scientist X1
整場面試基本上圍繞在我的專案上面，以下是專案介紹完，面試官的提問。因為他們找的
位置就是要好好顧 airflow 的人，所以主要就是問整個 airflow 的流程，到哪個 Task
的時候要跳出，接受到 upstream 的哪些資訊， downstream 會怎麼處理。
題目：
- 如果公司內部的 Airflow 是 1.0 版本，你要怎麼在不影響數據的前提下，把所有的
task 升級到 2.0 的 Airflow 上面
一面結束後，就會收到作業邀請，這份作業是要我們建置一個爬蟲程式，並運用
Airflow 去管理，同時要架設在 Docker 的 Container 上。爬蟲本身不難，主要是我沒
用過 Docker 建置 Airflow ，被各種環境搞得很痛苦～
寫完之後就進到二面。
#### 第二關：技術面試（約 1 hr)
#### 面試官： Data Scientist X3
這一關滿硬的，都是在討論技術題。
剛開始會是 Snapask 介紹他們現在的主要業務、以及找這個缺的原因。現階段他們的
ETL 是 Data Scientist 在建置管理，但因為業務量愈來愈大，希望找一個專職處理
Data 的工程師，讓 Scientist 專心處理 Model 的訓練與演算法。
問題主要就是再把專案問更細，然後想要了解你除了專案中使用 Airflow 的經驗以外，
有沒有處理不同來源的資料（Batch or real-time stream)
題目就像是：
- 你會怎麼規劃 Server 的資料流架構（Mysql、Redis、Session...等）
- Batch 類型的資料，你會如何存放與使用?（像是統計分析報表的原始資料）
- RESTful API 是什麼？你在專案中是如何使用？
- 是否有用過 BI 工具的經驗，是否有做過這部分的資料串接。
- 對 Data Engineer 這份工作的期望為何？
二面結束後，說如果有機會，就會到最後一面，跟工程部的 Leader 聊聊。
#### 結果：感謝信
原因：這是他們第一個 Data Engineer，希望找有經驗的工程師來幫忙建置QQ