2021 年曾在 PTT 分享自己转职软件工程师的面试经历，2024 年中再次迎来人生的下
一个转折，这次是裸辞跑到欧洲（德国）求职，在这个就业市场不太好、AI 要把工程师
卷死加上不会德文的艰难开局下，终于在努力三个月后，顺利于圣诞节前获得 Offer！
趁著被 AI 追上以前，一圆自己想出国工作看看的梦想，今天想跟大家分享现在欧洲的
软件工程师的面试形式与题目，并让有意在这一年出国试试的大家，能有一点方向～
好读版 Medium : https://shorturl.at/DaXZf
## 背景介绍
政大商科毕业，2021 年在 AppWorks School 的 Data Engineer 培训班学程式，当年 9
月加入趋势科技，在 2024 年初有幸被升等为 Senior Engineer。主要专注于大资料的
ETL pipeline 建置，管理跟开发 Spark 分布式运算集群，除了 ETL 相关，平常也会协
助开发一些 k8s / backend solution，以及 CI/CD 的建置。不过这些开发都是建立在团
队已经有通用模版，只要微调上线即可，因此后端 / DevOps 经验很普通，可以说是把技
能都点在数据工程相关领域了。
语言能力部分，我 2024 年考托福口说 21 分（约等于雅思 6.5 分），大概就台政学生
的平均水准，没有任何海外学经历，当然也不会德文，最大的优势是我满 E 的，在对谈
的时候可以展现很好的合作、沟通能力。（如果记得英文单字的话XD）
## 事前准备
求职准备
当时把目标锁定在欧洲 Mid-Level 的软件机会，而关于动机以及为何把求职主力放在德
国，欢迎参考我的 Medium 其他文章。
在确立这个目标后，我最主要做了以下准备
- 英文口说加强
虽然不害怕说英文，也很自豪自己的比手画脚跟讲话的感染力，但词汇量的缺乏，还是很
容易无法精准地展现我的经历与能力，所以有找线上家教来练习跟加强。
- 整理经历
将自己 3 年的工作经验去芜存菁，并根据 AWS Principles 跟 STAR 原则，准备好经典
面试题目的应答模板
- 寻求当地经验
透过朋友的介绍，认识了一些在德工作的软件工程师，透过跟他们的交流，获得许多建议
与方向，让自己不只是埋头苦干，而是用对方法尝试。
而技术的部分，主要针对 System Design 跟算法去加强，但因为有太多要准备了，这
部分我没有花太多时间着墨，大概只完成 20 题以内的 LeetCode 练习，现在问我
Linked List 的题目，我可能要想满久的 XD
## 求职概况
<blockquote class="imgur-embed-pub" lang="en" data-id="a/ugq14Y5" ><a
href="//imgur.com/a/ugq14Y5">h</a></blockquote><script async
src="//s.imgur.com/min/embed.js" charset="utf-8"></script>
2024/08 开始投递，一直到 11/05 收到第一份 offer。期间共投递 176 份、95% 是
LinkedIn 上的缺，只投递英文缺，其中 easy apply 占了 32 个、没有一个面试机会，
少量用 Indeed 跟 Stepstone，也是全数阵亡。最终我拿到 9 个面试邀约，有 2 家走
到 Final Round，最后拿到 1 个 offer。
整体来说，我认为自己 3 年的年资卡在一个比较尴尬的位置，很多 Senior 缺都是要求
5 年以上经历，但去投 Junior 又会被认为薪资无法匹配或是只当跳板待不久，最终只有
大概 5–6 % 的面试转换率，但整体来说虽然比不上 2021 年的软工黄金时代，不过以我
这样无当地经历的人来说，已经是很不错的结果了。
综观欧洲的技术面试形式，主要集中在 Case Study 跟 System Design，考算法的公司
不多，就算有题目也都是满简单的。我认为你只要在台湾有处理过一定规模的系统，那你
的技术能力都是足够的，很多时候被限制的是英文口说能力！所以如果想过来玩，务必在
准备比重上做调整，先求让自己能用英文把简单的问题答得好，再来花时间准备进阶的技
术知识。
接下来就进入面试经历分享了，格式会是公司简介、面试结果、面试时间轴以及面试经历
，会在我认为的合理范围内尽量分享，应该是不会触犯公司隐私吧？吧？
Trivago — Senior Data Engineer
Trivago 我想不用多做介绍，大家脑海里应该都有广告的画面，但也是这次面试才知道，
他们是从德国起家的饭店比价平台。 Trivago 每个职缺的面试流程都会在官网写得很清
楚，让你可以很清楚自己会需要面试几关以及每一个会跟谁面试，IT 职缺一般会有 3~4
关。
面试结果：
技术面试被拒绝
面试历程：
09/13 官网投递
09/20 来信约面试
09/26 一面 - Hiring Manager
09/27 一面通过后，寄来作业题目、给一周时间完成
10/04 缴交 Case Study 作业
10/09 HR 来信告知做得很好，但是该职缺找到人了，推荐我另外一个 Team
10/11 寄另外一个 Team 的作业给我写
10/14 回传作业
10/22 来信告知进下一阶段技术面试
10/29 与用人主管技术面试
11/07 拒绝信
面试经历：
第一关：Hiring Manager ( 30 mins )
问了以下问题：
1. 你做过最有成就感的专案
2. 职涯或人生中遇到最有挑战的事情，你如何克服跟学到什么（我回答转职经历）
3. 根据自我介绍的专案延伸一些细节然后也问一些技术题，主要跟 Scalable ETL 架构
有关。
4. 如果你今天接到一个 data pipeline 的需求，你会如何开始？
这场印象最深刻的是面试官问“是什么让你想来欧洲工作的？”，我回答说我快 30 了，
在亚洲这个年纪都开始结婚生孩买房，我没有不喜欢，但就想看看更多可能性。希望透过
跟不同文化背景的人合作，让我对未来有更多新的想像。当我说完这个答案的时候，面试
官心有戚戚地说，不管何时都不会太晚的，因为他也是三十好几才从南欧跑来德国寻求机
会，当下我就觉得这个答案应该有加到分 XDD
第二关：Case Study ( 给一周完成时间）
第一个 Team 的作业是要建置一个 pipeline，处里题目给的资料，来输出成公司想要的
Output。主要分两大题，第一部份是要根据需求去写你会如何架构（偏 Systen Design
部分），第二部分则是要根据题目需求，实际写出一段可以执行去做 data processing
的程式。
第二个 Team 的作业是有三道 SQL 题，需要各自写出相对应的 SQL query，题目难度上
我认为一题 Easy、另两题有到 Medium，大方向就是多张表互相 join，来获得你要的
Output。很棒的地方是，他给的作业档案里面有帮你写好 Test Data 跟 Test Script，
让你不用建置自己的测试环境，就能够他们准备好的 Docker 直接测试 Output 是否符合
需求。
第三关：技术面试（60 mins）
这关有 8 成的时间就是在讨论 SQL 作业，面试官有点严肃，会根据你的解释询问不同可
能，以及效能的差别。 每一题的流程大概如下：
1. 先讲解我的思路
2. 面试官提出如果不用这个方式，可以怎么换方法实作
3. 如果用其他方法写，跟现在的差别是什么
4. 如果现在需求有变化，该如何调整
有一题面试官请我改 sample data 再跑一次，结果发现有错误并询问我可能的原因在哪
里，后来我有想出来以及更正。讨论作业结束后，就再问一些申请动机以及过去经验，我
对这边印象很模糊，因为我明显感觉到在讨论完作业后，主管对我没什么兴趣，问这些问
题就是大家心照不宣走个程序而已XD
一个礼拜后收到信，因为 HR 转介的这个职位大概有七成时间是在写 SQL，跟我的背景不
太符合，如果是 Junior Role 可能还有机会，但这个缺要 5+ years 的 Senior，所以不
出预料地被拒绝了，结束这家耗时近两个月跟两个作业的流程。
Aleph Alpha — (Senior) Data Engineer
这家满有趣的，是一间欧洲的 AI 新创公司，我自己是觉得满有潜力的，因为该公司
2023 年拿到 500 万美的投资，加上他的客户是欧洲各领域的大客户，专门为他们产生企
业内部使用的 AI Service，相对比较有进入门槛的壁垒。也因为这个 AI Service 会吃
到很多客户的机密资料，所以他们有满多 On-premise 的架构。
面试结果：
技术面试被拒绝
面试历程：
09/03 第一次投递
09/05 罐头拒信
09/26 换个信箱第二次投递（有优化履历）
10/02 约一面
10/11 跟 HR 面试
10/18 二面通过，发 Case Study 题目
10/22 三面 - 技术面试
10/25 拒绝信，HR 跟我约 Feedback Meeting
10/29 HR Feedback
面试经历：
在面试开始前，HR 先把整个面试流程先透过附档寄给我，让我知道接下来会经历哪几关
，以及每个面试的形式。（给赞！）
第一关：HR ( 30 mins )
HR 的表达跟口音非常清楚，刚开始先介绍职位跟他们在找什么样的人以及为何需要新血
加入。接着询问以下问题
1. 为何想要加入我们？
2. 有处理过哪些资料型态?
3. 有开发过 On-premise pipeline 的经验吗？ 是否有地端跟云端的 data migrate 经
验？
4. What motivate you to look for something new ?
大概确认我的技术背景后，就开始让我提问。我觉得这关自己表现很不错的地方在于积极
性，我在回答为何想加入公司的时候，有提到他们获得投资，以及跟各个产业龙头合作，
同时也有提到自己喜欢他们在企业文化中写到同理心这个特质，展现自己不是乱枪打鸟，
是真的有做功课的，明显感觉出来 HR 对于我的应答是满意的。
第二关：Hiring Manager ( 45 mins）
这关刚开始问了比较多我过去做专案的细节，有问到我关于分布式 Data Pipeline 是如
何建置的，像是资料的格式，如何储存使用。在问完过往经历后，就开始问关于
on-premise 以及 cloud 在建置 Data Pipeline 的差别，并询问你会如何在
on-premise 建置大数据处理的 pipeline。
后来就接续著介绍他们现在 Data team 在 on-premise 上是用什么 infra，并让我提问
。我有针对 data size 跟 team work 方式做询问，也有问到 on-premise 跟 cloud 在
团队内的占比，整体来说是满轻松的面试，比较像是聊聊看，确认 vibe 是符合这个团队
即可。
第三关：技术面试（60 mins）
技术面试前有先发一份 Case Study 题目给我，但跟其他公司不太一样的地方在于，这一
份作业不是写好回传的，是先给你参考跟准备，到时直接在面试时展示跟说明。
作业内容是一个 data pipeline 的 Python sample code，包含 input 跟 expected
output，要请你根据这份 sample code 去优化，让这份 code 可以更好维护以及跑得更
有效率。当时收到的时候，我准备两个版本，一个我用 Pythom 原生环境处理，另外一个
则是用 Pyspark 写。
当天面试是两个工程师来面，前三分钟就明显感觉友善程度跟前两关有差，是比较严肃的
面试氛围，刚开始就是简单的自我介绍，然后也没有在我的经历花太多时间，就直接开始
讨论 Assignment 了。
开始讲解题思路之前，我先根据 Assignment 没写清楚的地方去做厘清，像是 input 是
不是有可能有什么样的变形、或是说这一份 script 的运行环境有没有限制，以及
output 会怎么被使用（这牵涉到我该怎么存这些资料），但面试官就说你可以自己假设
，不用特别跟我们厘清，感觉没有因为我主动厘清需求而被加到分。
接着我就开始讲解我怎么设计跟 refactor sample code，以及如何实作 data clean 的
逻辑，接着面试官就接续我的写法，提出几个需求
1. 今天接到 data clean 的规则改动了，请实作这个改动
2. 如果现在执行环境有 memory 的限制，你会怎么 refactor。
3. 如果要有效率处理 duplicated 的资料
4. 如果要 deploy 到 prod env，你会如何架构环境，以及设计资料存储方式
我觉得这场面试学到很多，有发现自己在一些基本知识学得不够扎实，一问到一些优化的
问题时，没办法第一时间想到解法跟相对应的 trade-off，加上这场线上会议收音有点差
，我有时候听不太清楚面试官的问题，所以只能胡乱回答，最终有点灰头土脸地结束了。
大概过了几天就收到 HR 说没有继续最后一关的来信，并询问我想不想要约个 short
meeting，她可以跟我分享这几关面试的 Feedback。
HR Feedback
HR 人很好给我安排了一场面试回馈，让我知道自己是哪边做得不够好，以致于没有走到
最后一关。meeting 中有提到主管觉得我的态度很积极，而且对于加入团队展现很大的兴
趣，问了一些好问题。而在 tech interview 的部分，则是提到我在最刚开始问了太多需
求确认的问题，显得对自己的 impletation 没有自信，而在实作部分可以完成基本需求
，但在进阶问题时，没有回答到点上，而且有一些问题我无法正确理解，因此拒绝了我。
关于技术面试的回馈，我大致上同意关于实作的描述，但我也有跟 HR 说，我认为刚开始
确认需求是很重要的，如果没有把需求厘清，就无法把专案做好，而 HR 也说她看到这个
评价时也有点不解，因为主管让我进入技术面的原因就是我的积极性，结果技术面却又说
我问太多，她会再跟面试官们厘清。
整体上是节奏很快也很愉快的面试体验，HR 总是及时给予反馈跟协助，在最后还帮我安
排 feedback meeting，可惜我能力不足，无法加入该团队！