美国Snowflake公司软件工程师面试经验

发表于 2025-10-22

更新于 2025-10-23

阅读量 加载中...

1. 基本信息

• 面试国家：美国
• 公司信息：Snowflake
• 面试日期：近期
• 面试职位：软件工程师

2. 面试详情

面试过程的详细描述

本轮为第一轮技术面试。

面试风格：面试官并非采用传统的LeetCode题库出题，而是将其在实际工作中遇到的工程问题抽象为面试题，风格独特。

核心问题场景： 给定一个测试流水线，包含三个测试作业：

• Test_Job1：先执行 build，再执行 test_a, test_b, test_c
• Test_Job2：先执行 build，再执行 test_d, test_e, test_f
• Test_Job3：先执行 build，再执行 test_x, test_y, test_z

已知每个作业和测试步骤的运行时间，目标是优化整个流水线的端到端时间。

面试过程：

1. 问题澄清阶段：面试官非常看重候选人主动提出澄清问题的能力。在此场景下，必须询问的关键问题包括：各个Test_Job之间是否存在依赖关系？build阶段是否可以并行或复用？资源（如执行机）限制是怎样的？
2. 逻辑优化讨论：在明确需求后，从逻辑层面讨论优化策略。
3. 工具应用：面试官会根据简历中提到的技术栈，追问如何使用特定工具来实现上述优化。
4. 算法抽象：面试的最后阶段，将此工程问题转换为了一个经典的算法题目进行求解。

解决方法

• 对于问题澄清：

  • 主动且有针对性地提问是解题的第一步，也是展示工程思维的关键。重点询问任务依赖关系、资源约束和可并行性。

• 对于逻辑优化：

  • 分析任务图，识别可以并行的任务。
  • 考虑是否可以通过缓存或复用build产物来减少重复构建时间。
  • 根据任务运行时间，进行合理的任务调度，避免资源空闲和瓶颈。

• 对于工具应用：

  • 根据简历上写的技术栈（如CI/CD工具Jenkins/GitLab CI，容器技术Docker，编排工具Kubernetes等），阐述如何利用这些工具来实现并行执行、资源管理和构建缓存。

• 对于算法转换：

  • 该问题最终被抽象为：给定一个总时间限制，求解需要多少个“工人”才能在该限制内完成所有构建任务。
  • 核心思路：采用贪心算法或二分查找的思路来求解最少工人数或判断给定工人数下能否满足时间限制。

面试流程

根据本次经验，推测面试流程包含多轮技术面试，本轮为：

1. 第一轮技术面试：聚焦于解决抽象自实际工作的工程问题，并考察将其转化为算法问题的能力。

和面试官沟通细节

• 面试官：推测为Snowflake的资深工程师，面试风格务实，关注候选人的问题澄清能力、工程思维和技术迁移能力。
• 沟通重点：面试官特别强调从模糊需求中通过提问厘清关键约束，并能将实际问题映射到经典的计算机科学概念上。

面试结果反馈

• 最终结果：本轮面试情况未明确说明，但从问题讨论的深度和转换能力来看，过程较为顺利。
• 个人总结与建议：
  1. 技术栈选择：掌握C++等底层语言可能有助于被分配到更核心的组。
  2. 思维重于死记：Snowflake的面试不完全是标准算法题，更看重解决实际工程问题的思维流程。
  3. 沟通与澄清：面对开放性问题，主动、精准的提问能力至关重要。
  4. 知识迁移：具备将现实问题抽象并转化为已知算法模型的能力是一项核心优势。

原文链接

• 本文经验总结自小红书用户分享的面试经历，点击查看原文。