雲景科技股份有限公司

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這個為和雲景的面試 1.自我介紹 2.回答他發回家的手寫題和詳細解說這個為和 Google Team 的面試

1.請你先做自我介紹，最好備有短片和面試前的手寫題目 2.做完自我介紹會有 2 個 google 面試官問問題 3.一個技術面的面試官，會問一些 ETL 的問題，請準備好 ETL 的概念 4.根據你的專案第二個面試官會問問題，準備好自己的專案即可 5.2 個面試官問完後會請你問問題

面試問答

Left join / Right join

基本上就是說明哪一側資料會被保留，以及未匹配資料會如何呈現。但如果只是停留在基礎定義，技術面試官可能會繼續往下追問，體感上會希望你能講到更深入一點，例如 join 背後的邏輯、效能考量，甚至延伸到 MySQL 或資料處理上的實務理解。

SQL 查詢變慢或變複雜

我當時回答的方向是先減少資料量，例如先 filter、只選必要欄位，再檢查 join 條件與 join 數量，避免高成本多表 join。不過面試時給我的感覺是，對方期待的不只是一般 SQL 優化思路，而是更偏向資料流程層面的拆解與處理方式。

Pipeline fail

我回答會先看 log，確認是哪個環節出問題，例如資料格式錯誤、schema 不一致、查詢逾時、資料庫負載過高，或外部服務異常。但這題如果要回答得更完整，建議要準備更偏 ETL / data pipeline 的內容，例如 root cause isolation、dependency recovery、retry strategy、monitoring 等。

需求處理

這題我回答會先確認業務目標，再查看是否有類似需求或歷史案例，整理一版初步分析框架，例如 KPI、資料來源和分析方向，之後再跟 stakeholder 對齊。這部分和 JD 相對一致，算是比較標準的需求分析題。

面試建議

這場面試讓我對這個職缺的實際定位產生不小疑問。從 JD 來看，原本預期評估重點應該會放在 SQL、ad-hoc analytics requests、pipeline / dashboard maintenance 等較偏 Data Analyst / Data Specialist 的工作內容；但實際技術面試的提問深度與期待，卻明顯更偏向資料工程、ETL、pipeline troubleshooting、資料流程穩定性等更高階且更工程導向的能力。我自己感受到，實際評估重點與職缺描述之間存在相當明顯的落差，候選人若只依照 JD 準備，恐怕很難真正掌握面試官想評估的能力。技術面試的提問深度，體感上比 JD 所呈現的外包 Data Analyst / Data Specialist 職務內容，更像是在用 Google 內部偏資料工程或 ETL 的標準在篩選人，而不是單純的 SQL-heavy analytics support 面試。不是說這些題目完全不相關，而是如果公司真正想找的是一位對 ETL、production pipeline、monitoring、dependency recovery 都有相當深度理解的人，JD 若仍維持在較偏一般 Data Analyst / Data Specialist 的描述，對候選人來說其實不算特別透明。這樣的安排當然可以提高篩選門檻，但也容易讓人懷疑，面試究竟是在評估職缺本身需要的能力，還是在評估一套沒有被明確寫在職缺描述中的更高標準。另外，技術面試官的提問方式相對直接，對答案延伸深度的要求也偏高。在部分題目本身已經較抽象的情況下，如果沒有進一步補充更具體的情境、邊界或評估方向，候選人其實不容易判斷問題真正的重點，也更難確認自己究竟是在回答職缺需求，還是在猜測面試官真正想聽的內容。對我來說，這場面試最大的問題不只是難，而是難度、評估標準與職缺描述之間並沒有被清楚對齊。如果你的準備是依照 JD 上的 SQL、analytics request、dashboard / pipeline maintenance 去做，建議額外再補 ETL、data pipeline troubleshooting、monitoring、retry / recovery 這類偏資料工程的內容，否則面試時可能會明顯感受到實際期待與職缺表面描述之間的落差。

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