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数据工程师
难度 ⏱ Varies by role and region (commonly multiple rounds over several weeks)📋 8 轮面试data-engineeringFull-time

Atlassian 公开的工程面试资料主要以 Engineering 通用框架呈现，通常不会为每个细分岗位公开完整的专属轮次。依据官方 engineering handbook，Data Engineer 候选人仍需重点准备问题拆解、代码可维护性、系统设计取舍、协作沟通与价值观匹配；其中系统设计与代码设计可映射到数据平台语境（如数据质量、可靠性、扩展性与成本权衡）。因此本流程仅保留可由官方来源支撑的核心结构，对未披露细节采用保守表述。

以 Atlassian 官方 engineering handbook 作为数据工程岗位流程准备基线。编码轮准备应强调数据正确性、完整性与可维护性。系统设计训练需覆盖数据可靠性、可观测性与成本取舍。经理轮与价值观轮仍是评估协作质量和长期匹配度的关键。凡官方未披露的岗位专属细节，统一采用“可能因团队而变”表述。
AtlassianData EngineeringEngineering HandbookSystem DesignValuesManager Interview

面试流程 (8 轮)

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📋
通过官方 Careers 渠道申请Application via Official Careers Channel
⏱ Varies

从 Atlassian 官方 careers 页面进入并选择对应岗位，再结合其公开申请建议优化简历。官方申请内容强调“相关性”和“清晰度”，因此你的材料应优先呈现可验证的业务影响、关键责任与岗位匹配证据，而不是堆砌技术名词。建议把每段经历都落到结果指标与具体贡献上，确保面试官能快速判断你与岗位职责的对应关系。

💡

常见问题（高频题）

  • 为什么选择 Atlassian，以及为什么是现在？
  • 你哪个项目最能证明与该岗位的匹配度？
  • 你如何在简历里区分“个人主导”与“团队参与”？

作答策略

  • 用一条清晰主线把过往成果和岗位职责对齐。
  • 尽量用可量化指标表达价值，不要只用形容词。
  • 准备 90 秒摘要版和 3 分钟展开版两个项目故事。

常见坑点

  • 未核验渠道，使用了非官方投递链接。
  • 只罗列技术栈，不说明场景、责任和结果。
  • 公司动机表述过于泛化，无法体现真正匹配。

48 小时准备计划

  • 把最重要的 3 条简历经历改写成“背景-行动-结果”格式。
  • 每条经历对应 JD 中一个明确要求。
  • 投递前再次核验链接是否来自 Atlassian 官方域名。
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还有 7 轮面试流程未显示解锁后查看全部 8 轮面试详情