前言
以下面試資訊收錄了我在 2021/07/12 於 AppWorks School畢業後，於 2021/07 -2021/08 的面試經驗，希望能幫助到大家～
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)
還有很多沒列到的，可以參考 AppWorks School 提供的學習規劃。
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：Data Scientist X3（約 1 hr)
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
2. aiseed tech — Backend Engineer
台灣的無人機運送新創團隊，主要目標市場為日本。
第一關：團隊創辦人 X1
針對人格題去做詢問。
- 在過去工作中，有什麼挫敗的經驗嗎？
- 理解我們在做什麼嗎？有辦法適應新創團隊的節奏嗎？
第二關：創辦人 X2 (約 30 mins)
主要看個人特質，而且創辦人會一直強調他們是間很新且步調非常快速的新創，希望進來的夥伴有一定的覺悟與敏捷度，因此問題也會圍繞在這些議題上詢問。
- 如果明天就要上 Production ，但你發現有一個重大的 Bug 需要調整，可能無法在短時間內完成，你會如何處理？
- 你過去曾經面對什麼挫敗嗎？你是如何面對與處理的？
面試完差不多就知道涼了，我覺得我跟面試官的頻率對不太上，應該是我菜到他們不知道該如何聊XD
結果：無聲卡
aiseed tech 還是一個非常新的團隊，我個人覺得他們需要即戰力，可能對於 Junior 的需求相對小。不過這也說不定，因為我本人連問到技術題的機會都沒有，就被刷掉了。可能就真的 tone 不合他們的需求了~
3. 創業家兄弟 — PHP Backend Engineer
公司簡介：原本主要是經營生活市集，後來在今年初將生活市集跟松果購物合併，現階段最大的目標，就是漸進整併兩個購物網站，讓使用者在兩個網站上，有一致性的購物體驗。
第一關：HR X1、技術主管 X3
- 你的 Database Schema 是如何設計的？
- 你是報名 Data Engineer 的訓練，但為什麼會來應徵 Backend 的職位？
- 對你來說，換語言會很難接受嗎？你對於換語言有什麼想法？
- 你的網站的推薦系統是怎麼建置的？推薦電影後面是用什麼演算法寫的
第二關：Senior Engineer + HR （2 hrs）
面試剛開始，會先寫一題簡單的資料整理題，難度大概在 Leetcode 的 Easy，概念上就是要看你對 object 跟 list 的迴圈取資料基礎操作熟不熟悉而已。接下來就問比較多個人題：
- 上一份工作內容大致上是什麼，主要負責哪些業務事項？
- 職涯發展（3–5 年的期待）
- 你覺得在工作期間，你覺得你會在什麼情境下，學習的技術與知識？
- 轉職的動機
接著再帶到一些專案的問題，像是工具選擇的原因，有沒有遇到什麼困難等。
最後也有簡單介紹他們現階段工程團隊是如何分組，每組都有主要的開發項目，這邊必須說，跟我面談的工程師很用心地講解各個小組主要的工作項目，讓我可以透過面試更認識這家公司，這點給個大讚！
第二關結束後，就會有一份作業，這份作業是要用 PHP 寫一個簡單的部落格，主要功能要可以留言、評論、編輯、刪除等，然後創業家內部是用 CodeIgniter 的框架，所以這一份作業也是要用該框架撰寫。
等作業交出去後，就到第三面了
第三面：HR、Tech Lead 、用人主管 （1.5 hrs)
這一關除了剛開始有討論作業以外，後面就有點像是聊天，想要看看你這個人跟團隊的大家能不能 match 。
作業部分
面試官給我作業的評價滿高的，其實我有一點嚇到，因為自己覺得沒有做到非常好。但自認加分的點在於，我不是直接用 PHP 去 render Model 來的資料，反而開了 RESTFul API ，算是實際模擬前後端合作的狀況，這點讓面試官有驚艷到。（原本以為這很正常說哈哈）
問題
- 你是如何開始這份作業的？
- 是怎麼知道要用 RESTful API 的？過去有跟前端合作的經驗嗎？
- 有遇到什麼困難的地方嗎？
其實問得並不多，大概是我寫得太好了?XDD
接下來的人格題
- 為什麼離職？
- 在上一份工作，做了什麼？
- 過去你是主管職，現在進來當 Junior ，會如何調適？
- 你考量工作的因素為何？
很多題目，都是在追問你轉職的動機跟決心，確保你不是覺得之前工作很爛、變成工程師就會好，頭洗下去，才發現現況跟你想像得不一樣時又要換領域。整體來說我覺得氣氛很輕鬆，也透過不斷地被追問，有更釐清自己想要轉換跑道的原因。
結果： Offer Get (婉拒)
整個團隊氣氛我是很喜歡的，面試官在問答上非常親切，這真的要給個讚！但因為我是 PHP 新手，創業家能提供的 Offer 並沒有那麼理想，所以我只好忍痛婉拒了QQ
4. Rezio — Data Engineer
HR 一面
針對個人特質提問
- 為什麼離職
- 為什麼選擇 Rezio
- 個人職涯規劃
整體氣氛很輕鬆，就是看你的談吐跟溝通能力，以及是否認識 Rezio，還是只是亂槍打鳥，再來會是一份 Codelity 的考題，難度大概在 Leetcode 的 Easy。
二面：Rezio Leader and FrontEnd Leader（1.5 hrs）
- 個人專案介紹（基本的資料庫選擇、爬蟲介紹）
- 專案遇到最困難的地方是什麼？
- 為什麼想成為工程師、資料工程師？
- 是否有協作經驗，你在其中擔任什麼樣的角色?在溝通上有碰到什麼問題嗎？
- 下一步想學什麼（先問語言，但也記得準備想學的技術，可能會被問說有想要去學資料庫相關的知識嗎？）
- 問 Codility 解題邏輯
接著介紹 Rezio 現階段的團隊狀況，並說明現在這個位置會是第一個全職處理 Data 的 Engineer，所以我就接著提問
- 現階段的資料量級、Data Pineline 現況
聽起來過去是整個團隊的人，都分出一些時間來處理這部分的 ETL ，但因為大家都是分神處理，所以資料還是相對髒的。因此正在找一位專職，先把過去的資料給整理好，讓 BD、PM 在抓一些數據時，能夠有效率地找到相對應的資料，同時也要開始建置新的 pipeline 去處理未來的資料，他們預計整個 Pipeline 大概會花兩年的時間慢慢建置到位。 - KKday 跟 Rezio 的關係？
雖然是同屬一個集團，但基本上業務是完全分開的，開發團隊也不太會協作的機會，因此可以視為兩個獨立的團隊。
第三面： HR
基本上是一面的再延伸，把個人特質以及轉職的心路歷程問清楚，同時也再次確認想要這份機會的渴望程度，還有對於成為團隊第一個 Data Engineer 的信心程度。確保你不是進來試試，不行就跑掉XD
原本以為過主管那關後，跟 HR 只是確認薪資，結果一直到當天面完 HR 才知道，HR 面試結束後才會開始跟用人主管確認是否聘用，然後確認核薪。聽 HR 的意思是，現階段還是什麼都不確定，最快也要一個禮拜後才會知道結果。
結果：難以定義XD
過了一個禮拜後，人資打來說內部薪核結果不太符合我的期待（我開 70 萬年薪），說不想貶低我的身價，這次就暫不合作了，這樣算是有 Offer 吧？？？
5. LikeCoin — Data Engineer
LikeCoin 是全遠端的新創，加上發展的領域相對高冷？（區塊鏈技術 + 資訊去中心化），所以在詢問時，會比較看重為什麼你想來加入我們，以及詢問對於這塊領域的認識，確保你能夠接受這個產業以及遠端的工作模式。
一面結束後，就會收到一份作業，這一份作業的難度不算太高，但要做得好需要花不少心思。
題目內容大致上是，給你一份他們內部的 LikeCoin 交易資訊，是一份多巢狀的 Json 檔案，需要你去拆解出他們需要的欄位，儲存到相對應的關聯式資料庫，並且根據欄位做一些數據圖表，並給出你的想法與分析。
LikeCoin 在找這個職位時，會是他們現階段第一個專職 Data 的，所以說除了 Python 的相關數據以外，他們也希望你有 JavaScript 的相關經驗，因為內部現在在處理資料的語言是 JS，所以在進去之後，很多時候要做到兩者的串接跟改動。
最終在寫完題目後，被發感謝信，但 LikeCoin 很棒的地方是會給你作業的回饋，讓你可以知道自己哪裡可以更好。
結果：感謝信
以上幾間是在 School 內部獲得的面試機會，以下幾間是自行投遞的公司
1. 炬識科技 — Data Engineer
一間專注於協助企業端導入 Hadoop 數據平台的公司，同時也會針對企業端的需求，建置相關的 ETL 與 Pipeline 設計。
一面：HR (30mins)
- 為什麼想要學程式？
- 為什麼想要轉職？
- 在 School 學什麼？怎麼學程式？
- 為什麼選擇該公司？
- 你過去有用過 Cloudera
- 也有投遞其他公司的 Data Engineer?
- 選擇工作的優先順序
二面：用人主管(1.5 hrs)
主管到了之後，先跟我分享了團隊組成以及團隊的運行模式
整個團隊就是在處理企業端的數據工程建置，公司內部很單純，工程師都是 Data Engineer 跟 Hadoop Admin，不會有後端跟前端的人員配置，算是很專精於數據相關業務的公司。團隊規模大約 10–12 個人左右，根據專案去分配不同工程師去處理。
跑兩周的 Scrum，每個 sprint 也會有一個技術交流時間，週五會有一個 code review 的 Training 會議。
面試問題：
- 在白板上畫出整個專案的架構
- 用了哪些技術去開發這個專案，各個 Component 內是如何互動，
- 為什麼使用 Redis ，是在什麼情境使用的
- 如果有更大的使用量，你會如何重構你的架構?
- Container 是什麼？ 什麼時候會需要用到？
- 有用過哪些 AWS 的服務？
- 聊 Airflow 怎麼設計，哪些 Operator 的功能是什麼
- 第一份工作的期待，三五年後的想像？
基本上整場面試就是圍繞專案出發，從專案的各個面向，去延伸相關技術問題。很棒的地方是主管除了會聽你的分享以外，也會提供想法說「如果是他的話，這個架構會怎麼改」。在面試尾聲，主管也有分享這一年公司的目標與規劃，整體來說就是希望可以與客戶端的數據有更多連結。
三面：CEO（1h）
這一面其實就屬於閒聊，主要是看感覺，面試者不要讓人感覺會跟公司格格不入的話，大致上 CEO 不會干涉用人主管的決定。
CEO 本身是科技業的 BD 出身，不是技術背景，所以我跟她聊比較多是如何管理技術人才，公司內部的規劃以及目標，還有他對於新人的期待，以及她分享他是怎麼從法律系，變成科技公司 CEO 的心路歷程。整體來說很輕鬆，很像在跟長輩聊天請益。
大概兩天後，人資就打來確認我現在的求職狀況，還有預期薪資等，隔天就發 Offer Letter 給我了，招募效率非常高，給讚！
結果： Offer Get
這間是我覺得聊得很來的主管，感覺得出來主管很願意放手給下面的夥伴去試錯跟拓展技能樹（不限於程式），很推薦大家來應徵看看～
2. 大慶證券 （Backend)
一面：人資打電話 （20mins)
很簡單的問過去學程式的經歷，以及簡單介紹在找人的單位現況。這次找的 Python 後端，主要是負責大慶新產品 ── 個人資產購買平台（聽起來很像大慶內部自推的投資組合）
一面結束後，就進入到線上程式測驗，難度非常低，三題 Python 跟兩題 SQL 題，我感覺出得比 Leetcode 的 Easy 還簡單。通過程式測驗後，就進到二面。
二面：用人主管、HR (45 mins)
- 專案介紹
- 選擇公司會考量哪些因素？
- 你覺得比起本科生，你有什麼優勢？
- 有協作經驗嗎？
- School 是怎麼學習的？為什麼選擇 Python 當你第一個語言？
整體氣氛算輕鬆，並沒有追問很深的技術問題。因為是金融產品，會相對求穩，所以開發的時程也拉得比較長，不只是要跑 QA 測試，在功能上 production 前還會找使用者試用，確認功能都無誤後才上版。
結果：無聲卡
可能因為我本身後端經驗偏少
3. Arc & Codementor 爬蟲工程師
此職位為擴編，因為業務量變大，開始要組建一個 Data Team ，讓 Data 業務有專職工程師管理，現階段除了找爬蟲工程師，也在找 Senior Data Engineer。
第一面：HR (30mins)
- 你的同事會如何形容你？
- 你覺得你跟哪種同事比較難好好合作？當時的情境是什麼？你後來如何調適？
- 你認為一個好的爬蟲工程師，需要具備什麼樣的背景？
- 你對於這份工作，有什麼期待？
- 你選擇工作的考量為何？
- 在 School 學習中，讓你覺得最挫折的時候？
第二面：Senior Backend and Project Tech Lead (1 hr)
這一面主要是問過往爬蟲經驗，然後從這些專案再延伸問題
- 你是怎麼確認你爬到的資料是正確的？
- 你用什麼工具去監測爬蟲的狀態？
- 延伸上一題，如果監測系統發現有誤，你是如何 Debug 的？
- 如果今天過往爬到的資料有誤，你要怎麼知道哪些資料是錯的需要重新爬取？
- 在什麼情境，你會把爬到的資料放在哪些資料庫（S3、RDS、NoSQL Server …)
- 如何提升你現行的爬蟲效率？
- 如果爬蟲被網站擋住，你知道哪些處理手段（Header 置換、Selenium 撰寫）
- Airflow 是如何設計，哪些步驟會寫在同一個 task 去執行？
針對整個爬蟲流程問得非常仔細，整體面試節奏是滿緊湊，會一直根據你的回答拋出新的問題，我覺得挺好玩的。
結果：感謝信
Codementor 希望找有經驗一點的夥伴，我想可能原因應該也包含我之前是用 Python 寫爬蟲，但他們既有的專案都是用 js 的 Puppeteer 寫的，所以可能希望直接找有 Puppeteer 經驗的工程師？
我個人很欣賞 Codementor 的招募方式，他們的面試流程在官網寫得非常清楚，面試節奏也滿快的，不會讓你空等，這一點值得給個讚！
4. 趨勢科技 Core Tech Software Engineer
剛好在八月初舉辦快速面試，活動主打能在三週內確認結果。
實際上真的滿快的，我投遞履歷完的兩天後就收到人資的測驗邀請，當天就發 Codelity 給我寫，難度是我目前筆試寫到最難的，其中一題應該有 medium 的水準。
主要是問題描述落落長，容易搞不清楚需求（當然啦，可能單純我英文不夠好），最簡單的題目類似概述：
- 一場遊戲 15 分鐘，有個使用者從 xx:xx 上線，yy:yy 下線，請問他最多能玩幾場遊戲？（只要考慮正確性）
人資發給我不到 10 分鐘，不小心按到打開，只好把題目寫完，過兩天就通知第一次面試。
一面: Senior Engineer X2（1 hr)
開始的前半小時，基本把我履歷上寫過的專案跟技術全部問過一遍，不只問我完成度最高的個人專案，連一些履歷上我有做過的小功能也測過，是我目前遇到最細心看過我履歷的面試官！後半部則是針對一些基礎技術題開始詢問：
- Spark 的應用經驗
- Mutiple-thread and process 的差異
- mutable and immutable 的 object 儲存差異
- 是否有用過自動化部署（這部分感覺滿看重的，可惜我沒有）
面試官在最後有大致說明他們團隊在做哪些業務，簡單來說就是信箱的防毒軟體，幫忙偵測垃圾跟釣魚信件。這個部門主要分成三個組別，
- 一個是用 C 還 C++ 在寫客戶端那邊的套件程式
- 一個是負責用 Golang 寫相關 Server API 給產品用的
- 最後一個則是 Research Team，主要是寫 Python，負責根據進來的資料，以及最新的病毒信件型態，去更新識別機制，增加判斷正確性。
而現在找的人，進去會先在 Golang 團隊，去熟悉商業邏輯，未來看興趣，如果想去 Research Team 的話也可以轉。
當天三點面完，七點接到人資來約二面了。
二面：部門主管 (45 mins)
其實我覺得跟一面問的很類似，主管感覺挺嚴肅的，三十分鐘就把我個人專案跟一些技術題問完了。接著就是我問他問題，主要是詢問現階段部門的目標為何，以及主管自己覺得產品還有哪些正在努力的方向。
原本以為面試不到一個小時就結束，大概是涼了，結果兩天後人資就打來說要面最後一關，這一關就是跟人資，主要就是確認人格特質適不適合趨勢，換言之，我的技術算是過關了？XD
三面：HR （70 mins）
趨勢的面試已經算是我最後幾個面試了，針對 HR 會問的人格題，基本都已經準備過了，不外乎就是這些類型題目的延伸，像是挫折、優劣勢、如何合作等等。
轉職剛開始的前幾個面試，會覺得自己講得很虛，根本是用一大堆形容詞在回答，後來慢慢調整為，前面先概述帶到一個形容詞，後面補充一個相關的經驗，讓回答比較具體，我自己覺得這樣講起來會覺得比較有自信，因為這是在講事件，而不是單純用很高大尚的形容詞包裝自己，另一方面，故事也會比形容詞更有記憶點，讓面試官對你留下較深的印象。
推薦使用 STAR 原則來準備，會比較知道該如何起承轉合。
結果：Offer Get
其他有邀請面試，但因為時間關係，沒有面試到的公司：
- 大數據科技
因為已經拿到 offer，婉拒面試邀請。在面試前會請你填一份資料，除了基本資料以外，還會有一些人格簡答題。 - 麟數據
一面前，會先發一份作業給你，這份作業需要用到 Flink 處理他們給的 Json 檔，同時也請你簡述整個大數據架構下，你會運用哪些雲端服務去做整合串接，基本上就是考你有沒有大數據資料建置的基本功。
後來因為已經有 Offer，加上自己跟 Flink 不熟，就沒寫作業了。 - 木刻思
因為已經拿到 offer，婉拒面試邀請。
結論
開始學程式的時候，會到 Soft_Job 版逛逛，有時候看到大家在嘲諷轉職的工程師很廢，或是看到轉職的大家拿月薪只有 30k — 40k 的時候，就會自我懷疑，想說這個市場真的還適合跳進來嗎，但因為自己在接觸的過程中，真的挺享受的，加上有機會被 AppWorks School 錄取，就想說都上轉職工程師的夢幻培訓單位了，不給他試試看好像也對不起自己XD
在 School 學習的過程中，的確還是少不了自我懷疑，像是看到你的同學解得都比你快的時候、因為疫情遠端，一個人在家根本不想 Coding 的時候、同學找到好工作，但你一個 Offer 都還沒有的時候。
不過，我只能說我非常幸運，還是有公司願意給我機會，而且年薪比我預期高XDD 我一點都不覺得是自己特別聰明或是努力，因為比我努力的人太多了，但因為我有幸被 School 錄取培訓，光是這一點就讓求職路比別人順利許多了，後續也有朋友鼓勵我海投，才讓我有選擇工作、而不是工作選我的機會。這一切一切，真的不是我有努力就該應得的，真的非常感謝這些緣分的到來！
當初這條轉職路，獲得許多人的幫助，現在自己算是半成功轉職了，希望也能幫助想要轉職的大大們，如果有任何問題歡迎私信我，我會盡我所知回答～
祝福大家都能 Happy Coding，也祝我自己能過試用期哈哈
最後真心感謝 School 的大家，不管是老師或是同學，都超讚！謝謝 Hsin-Yi、Addie 互相分享面試心得~
