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Rokt

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数据工程师
难度 ⏱ 3-5 weeks📋 8 轮面试data-engineeringFull-time

Rokt 的数据工程师面试流程评估你构建和维护数据基础设施的能力，这些基础设施驱动着公司的机器学习模型和实时广告个性化平台。Rokt 处理数十亿电商交易，需要能够设计可扩展数据管道、优化数据仓库并在大规模下确保数据质量的数据工程师。面试流程持续 3-5 周，涵盖 SQL 专业知识、数据管道架构、ETL/ELT 设计、云基础设施（AWS）和分布式计算。与 Rokt 所有岗位一样，流程包括 CCAT/EPP 能力测试、单向视频面试以及标志性的 Bar Raiser 面试——由你目标职能之外的高级管理者评估价值观匹配度并拥有一票否决权。

数据基础设施驱动 Rokt 处理数十亿电商交易的核心 ML 模型重点评估 SQL 和数据管道架构（Spark、Kafka、Airflow）以 AWS 服务为核心的云原生方向（S3、Redshift、Glue、EMR、Kinesis）数据建模和仓库设计面试轮，聚焦可扩展的分析系统Bar Raiser 面试拥有一票否决权，确保文化匹配与技术卓越并重
RoktData EngineerAdTechSydneyAWSSparkKafkaSQLData Pipeline

面试流程 (8 轮)

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在线申请Online Application
⏱ 1-2 weeks

通过 Rokt 官方 careers 页面（Workable）提交申请。Rokt 的数据工程师职位通常要求扎实的 SQL 技能、分布式数据处理框架经验（Spark、Kafka）、云平台专业知识（特别是 AWS），最好还有高容量事件数据或 AdTech 数据系统的经验。Rokt 强调仅通过官方渠道申请，并警告招聘诈骗。

💡

准备资源

  • 官方申请：通过 rokt.com/company/careers 或 Workable 门户申请
  • Rokt 的数据规模：Rokt 处理数十亿交易——强调你在高容量数据系统方面的经验
  • 关键技术：AWS（S3、Redshift、Glue、EMR、Kinesis）、Spark、Kafka、Airflow、Python、SQL

常见陷阱

  • 通用数据简历：为 AdTech/电商数据定制简历。突出实时数据处理、事件流和数据管道经验
  • 没有规模指标：量化一切——'每天处理 5 亿事件'、'管道延迟从 2 小时降至 15 分钟'、'管理 50TB 数据仓库'
  • 缺少云经验：Rokt 运行在 AWS 上。如有 GCP/Azure 经验，在简历中转换为 AWS 等效服务

招聘人员评估要点

  • 大规模构建数据管道的经验（每秒数百万事件）
  • SQL 精通和数据建模专业知识
  • AWS 或同等云平台能力
  • 流数据（Kafka、Kinesis）与批处理（Spark、EMR）的综合经验
  • 数据质量和可靠性关注的证据

练习建议

  • 研究 AdTech 公司如何架构数据基础设施
  • 阅读 Rokt 工程博客中数据相关内容
  • 准备关于你最有影响力的数据工程项目的简洁介绍
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