在北美找数据工程师的工作，面试题通常围绕编程、SQL、系统设计、数据处理流程等展开，重点考察候选人是否具备构建稳定数据管道和处理大规模数据的能力。相比传统软件开发岗位，数据工程更强调数据流动的效率、可靠性和结构设计的合理性。
编程部分多使用Python，面试题常与数据清洗、日志分析有关。例如，读取一份服务器日志，提取每个用户的登录天数并排序。虽然本质是基础处理，但需要考察代码可读性、边界处理、逻辑清晰度。有的公司还会增加压力测试相关提问，如数据量扩大十倍该如何优化。
SQL考题更贴近业务逻辑，难度不在语法，而在于思维方式。举个例子，面试官可能要求找出连续三个月都有交易的用户，数据表可能包含用户ID、订单时间和金额。这类题目背后考的是时间维度的理解、窗口函数的使用、子查询的嵌套等。部分公司还会进一步问：这条SQL语句是否能高效运行？需要如何做索引或改写以适应生产环境？
系统设计部分则要求候选人具备搭建从数据接入到数据仓库的整体思维能力。例如，面试官可能问：“如果让你构建一个每天处理上亿条记录的ETL流程，你会如何设计？”回答时要涉及数据采集方式（如API、日志）、消息队列（如Kafka）、处理引擎（如Spark）、调度工具（如Airflow）以及存储结构（如Parquet、Snowflake）。这些模块间的协同与扩展性，正是面试官观察的重点。
还有一类问题是行为题，比如：“描述一次你解决数据异常的经历”或“在项目中如何与分析师协作”。这种问题虽然没有标准答案，但建议通过具体案例来展示你的责任心、协作沟通能力，以及你对数据质量、业务影响的敏感度。结构化回答能让面试官更清楚地理解你的工作方式。
数据工程师面试更重视实操和理解。除了刷题，更重要的是通过项目经验总结出自己的方法论。对于初入职场或转岗的求职者来说，也可以考虑通过像Drill Insight这样的辅导项目进行模拟面试训练，提前熟悉实际流程，提升应对能力，在真实场景中表现得更从容。
