Spotify 的机器学习工程师（MLE）岗位一直以其对技术能力和业务理解的重视而备受关注。今天，就让我们一起走进 Spotify MLE 岗位的面试现场，看看都有哪些干货值得我们学习。
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面试流程概览
Spotify 的面试流程通常包括多轮，从网上海投到最终的 Onsite 面试，整个过程可能需要数周时间。候选人需要通过网上海投，被 HR 筛选后进入初步面试。初步面试后，候选人可能会接到 Hiring Manager 的电话面试，进一步了解其背景和动机。通过电话面试后，候选人将进入技术面试环节，这一环节通常包括机器学习模型设计、数据工程、系统设计、行为问题等。技术面试表现优秀者，将有机会进入 Onsite 面试，这一环节包括多轮面试，与不同角色的面试官交流，全面考察候选人的能力。
技术面试重点
（一）机器学习模型设计
Spotify 的机器学习模型设计题目通常围绕实际业务问题展开。例如，要求候选人设计一个模型来预测用户下周听音乐的百分比，使用历史数据（如过去几周的数据）。面试官会要求候选人分析给定的信号定义是否合理，并提出替代方案。此外，还会讨论特征工程，如分类特征的处理、高基数特征的处理、时间特征的处理等。
（二）数据工程
数据工程部分主要围绕数据 pipeline 设计展开，讨论多个技术场景，如 pipeline 设计、工具选择（Spark, HDFS 等）、schema 设计、下游用户数据提供、用户数据获取优化、bot traffic 处理、数据异常检测、大数据量优化等。核心问题是处理 Spotify 音乐流媒体团队每日生成的大量 Play 数据集和 Metadata 数据集。
（三）系统设计
系统设计部分主要讨论机器学习系统中的特征存储、模型服务、模型版本管理、模型部署、特征预处理等多个技术决策点。面试官会要求候选人提出不同的设计方案，并分析其优缺点。
（四）行为问题
行为问题是 Spotify 面试的重要部分，面试官会深入挖掘每个回答的细节和潜在问题。常见的行为问题包括职业规划、团队协作、最具挑战性的项目等。例如，可能会问你过去最自豪的项目是什么，遇到过哪些困难，以及如何解决这些问题。
面试策略与准备建议
（一）技术准备
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SQL 查询：准备常见的 SQL 查询题目，重点是数据分析思维和查询优化。
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算法题：通过 LeetCode 等在线平台，系统地练习各种算法题目，重点掌握常见的算法思想和数据结构，如动态规划、贪心算法、栈、队列等。
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案例分析：准备实际业务案例，能够从问题定义、数据分析、解决方案设计到业务影响评估的完整流程。
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行为问题：准备 STAR 方法回答行为问题，重点突出与业务相关的项目经验。准备对 Lime 业务模式的理解。
（二）面试技巧
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仔细听题：遇到疑问及时确认，避免理解偏差。
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先确保核心功能实现：再考虑优化和 edge case。
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主动与面试官沟通：展示思考过程，think out loud。
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合理分配时间：避免在某个细节上卡太久。
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准备好应对各种 follow-up：特别是性能优化相关问题。
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