[心得]非本科學士 德國求職全紀錄 - Data

2021 年曾在 PTT 分享自己轉職軟體工程師的面試經歷，2024 年中再次迎來人生的下
一個轉折，這次是裸辭跑到歐洲（德國）求職，在這個就業市場不太好、AI 要把工程師卷死加上不會德文的艱難開局下，終於在努力三個月後，順利於聖誕節前獲得 Offer！
趁著被 AI 追上以前，一圓自己想出國工作看看的夢想，今天想跟大家分享現在歐洲的
軟體工程師的面試形式與題目，並讓有意在這一年出國試試的大家，能有一點方向～

好讀版 Medium : https://shorturl.at/DaXZf

## 背景介紹
政大商科畢業，2021 年在 AppWorks School 的 Data Engineer 培訓班學程式，當年 9月加入趨勢科技，在 2024 年初有幸被升等為 Senior Engineer。主要專注於大資料的
ETL pipeline 建置，管理跟開發 Spark 分散式運算集群，除了 ETL 相關，平常也會協助開發一些 k8s / backend solution，以及 CI/CD 的建置。不過這些開發都是建立在團隊已經有通用模版，只要微調上線即可，因此後端 / DevOps 經驗很普通，可以說是把技能都點在數據工程相關領域了。

語言能力部分，我 2024 年考托福口說 21 分（約等於雅思 6.5 分），大概就台政學生的平均水準，沒有任何海外學經歷，當然也不會德文，最大的優勢是我滿 E 的，在對談的時候可以展現很好的合作、溝通能力。（如果記得英文單字的話XD）

## 事前準備
求職準備
當時把目標鎖定在歐洲 Mid-Level 的軟體機會，而關於動機以及為何把求職主力放在德國，歡迎參考我的 Medium 其他文章。

在確立這個目標後，我最主要做了以下準備

- 英文口說加強
雖然不害怕說英文，也很自豪自己的比手畫腳跟講話的感染力，但詞彙量的缺乏，還是很容易無法精準地展現我的經歷與能力，所以有找線上家教來練習跟加強。
- 整理經歷
將自己 3 年的工作經驗去蕪存菁，並根據 AWS Principles 跟 STAR 原則，準備好經典面試題目的應答模板
- 尋求當地經驗
透過朋友的介紹，認識了一些在德工作的軟體工程師，透過跟他們的交流，獲得許多建議與方向，讓自己不只是埋頭苦幹，而是用對方法嘗試。

而技術的部分，主要針對 System Design 跟演算法去加強，但因為有太多要準備了，這部分我沒有花太多時間著墨，大概只完成 20 題以內的 LeetCode 練習，現在問我
Linked List 的題目，我可能要想滿久的 XD

## 求職概況
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2024/08 開始投遞，一直到 11/05 收到第一份 offer。期間共投遞 176 份、95% 是
LinkedIn 上的缺，只投遞英文缺，其中 easy apply 佔了 32 個、沒有一個面試機會，少量用 Indeed 跟 Stepstone，也是全數陣亡。最終我拿到 9 個面試邀約，有 2 家走
到 Final Round，最後拿到 1 個 offer。

整體來說，我認為自己 3 年的年資卡在一個比較尷尬的位置，很多 Senior 缺都是要求5 年以上經歷，但去投 Junior 又會被認為薪資無法匹配或是只當跳板待不久，最終只有大概 5–6 % 的面試轉換率，但整體來說雖然比不上 2021 年的軟工黃金時代，不過以我這樣無當地經歷的人來說，已經是很不錯的結果了。

綜觀歐洲的技術面試形式，主要集中在 Case Study 跟 System Design，考演算法的公司不多，就算有題目也都是滿簡單的。我認為你只要在台灣有處理過一定規模的系統，那你的技術能力都是足夠的，很多時候被限制的是英文口說能力！所以如果想過來玩，務必在準備比重上做調整，先求讓自己能用英文把簡單的問題答得好，再來花時間準備進階的技術知識。

接下來就進入面試經歷分享了，格式會是公司簡介、面試結果、面試時間軸以及面試經歷，會在我認為的合理範圍內盡量分享，應該是不會觸犯公司隱私吧？吧？

Trivago — Senior Data Engineer
Trivago 我想不用多做介紹，大家腦海裡應該都有廣告的畫面，但也是這次面試才知道，他們是從德國起家的飯店比價平台。 Trivago 每個職缺的面試流程都會在官網寫得很清楚，讓你可以很清楚自己會需要面試幾關以及每一個會跟誰面試，IT 職缺一般會有 3~4關。

面試結果：
技術面試被拒絕

面試歷程：
09/13 官網投遞
09/20 來信約面試
09/26 一面 - Hiring Manager
09/27 一面通過後，寄來作業題目、給一周時間完成
10/04 繳交 Case Study 作業
10/09 HR 來信告知做得很好，但是該職缺找到人了，推薦我另外一個 Team
10/11 寄另外一個 Team 的作業給我寫
10/14 回傳作業
10/22 來信告知進下一階段技術面試
10/29 與用人主管技術面試
11/07 拒絕信
面試經歷：
第一關：Hiring Manager ( 30 mins )
問了以下問題：

1. 你做過最有成就感的專案
2. 職涯或人生中遇到最有挑戰的事情，你如何克服跟學到什麼（我回答轉職經歷）
3. 根據自我介紹的專案延伸一些細節然後也問一些技術題，主要跟 Scalable ETL 架構有關。
4. 如果你今天接到一個 data pipeline 的需求，你會如何開始？
這場印象最深刻的是面試官問「是什麼讓你想來歐洲工作的？」，我回答說我快 30 了，在亞洲這個年紀都開始結婚生孩買房，我沒有不喜歡，但就想看看更多可能性。希望透過跟不同文化背景的人合作，讓我對未來有更多新的想像。當我說完這個答案的時候，面試官心有戚戚地說，不管何時都不會太晚的，因為他也是三十好幾才從南歐跑來德國尋求機會，當下我就覺得這個答案應該有加到分 XDD

第二關：Case Study ( 給一週完成時間）
第一個 Team 的作業是要建置一個 pipeline，處裡題目給的資料，來輸出成公司想要的Output。主要分兩大題，第一部份是要根據需求去寫你會如何架構（偏 Systen Design
部分），第二部分則是要根據題目需求，實際寫出一段可以執行去做 data processing
的程式。

第二個 Team 的作業是有三道 SQL 題，需要各自寫出相對應的 SQL query，題目難度上我認為一題 Easy、另兩題有到 Medium，大方向就是多張表互相 join，來獲得你要的
Output。很棒的地方是，他給的作業檔案裡面有幫你寫好 Test Data 跟 Test Script，讓你不用建置自己的測試環境，就能夠他們準備好的 Docker 直接測試 Output 是否符合需求。

第三關：技術面試（60 mins）
這關有 8 成的時間就是在討論 SQL 作業，面試官有點嚴肅，會根據你的解釋詢問不同可能，以及效能的差別。 每一題的流程大概如下：

1. 先講解我的思路
2. 面試官提出如果不用這個方式，可以怎麼換方法實作
3. 如果用其他方法寫，跟現在的差別是什麼
4. 如果現在需求有變化，該如何調整
有一題面試官請我改 sample data 再跑一次，結果發現有錯誤並詢問我可能的原因在哪裡，後來我有想出來以及更正。討論作業結束後，就再問一些申請動機以及過去經驗，我對這邊印象很模糊，因為我明顯感覺到在討論完作業後，主管對我沒什麼興趣，問這些問題就是大家心照不宣走個程序而已XD

一個禮拜後收到信，因為 HR 轉介的這個職位大概有七成時間是在寫 SQL，跟我的背景不太符合，如果是 Junior Role 可能還有機會，但這個缺要 5+ years 的 Senior，所以不出預料地被拒絕了，結束這家耗時近兩個月跟兩個作業的流程。

Aleph Alpha — (Senior) Data Engineer
這家滿有趣的，是一間歐洲的 AI 新創公司，我自己是覺得滿有潛力的，因為該公司
2023 年拿到 500 萬美的投資，加上他的客戶是歐洲各領域的大客戶，專門為他們產生企業內部使用的 AI Service，相對比較有進入門檻的壁壘。也因為這個 AI Service 會吃到很多客戶的機密資料，所以他們有滿多 On-premise 的架構。

面試結果：
技術面試被拒絕

面試歷程：
09/03 第一次投遞
09/05 罐頭拒信
09/26 換個信箱第二次投遞（有優化履歷）
10/02 約一面
10/11 跟 HR 面試
10/18 二面通過，發 Case Study 題目
10/22 三面 - 技術面試
10/25 拒絕信，HR 跟我約 Feedback Meeting
10/29 HR Feedback
面試經歷：
在面試開始前，HR 先把整個面試流程先透過附檔寄給我，讓我知道接下來會經歷哪幾關，以及每個面試的形式。（給讚！）

第一關：HR ( 30 mins )
HR 的表達跟口音非常清楚，剛開始先介紹職位跟他們在找什麼樣的人以及為何需要新血加入。接著詢問以下問題

1. 為何想要加入我們？
2. 有處理過哪些資料型態?
3. 有開發過 On-premise pipeline 的經驗嗎？ 是否有地端跟雲端的 data migrate 經驗？
4. What motivate you to look for something new ?
大概確認我的技術背景後，就開始讓我提問。我覺得這關自己表現很不錯的地方在於積極性，我在回答為何想加入公司的時候，有提到他們獲得投資，以及跟各個產業龍頭合作，同時也有提到自己喜歡他們在企業文化中寫到同理心這個特質，展現自己不是亂槍打鳥，是真的有做功課的，明顯感覺出來 HR 對於我的應答是滿意的。

第二關：Hiring Manager ( 45 mins）
這關剛開始問了比較多我過去做專案的細節，有問到我關於分散式 Data Pipeline 是如何建置的，像是資料的格式，如何儲存使用。在問完過往經歷後，就開始問關於
on-premise 以及 cloud 在建置 Data Pipeline 的差別，並詢問你會如何在
on-premise 建置大數據處理的 pipeline。

後來就接續著介紹他們現在 Data team 在 on-premise 上是用什麼 infra，並讓我提問。我有針對 data size 跟 team work 方式做詢問，也有問到 on-premise 跟 cloud 在團隊內的佔比，整體來說是滿輕鬆的面試，比較像是聊聊看，確認 vibe 是符合這個團隊即可。

第三關：技術面試（60 mins）
技術面試前有先發一份 Case Study 題目給我，但跟其他公司不太一樣的地方在於，這一份作業不是寫好回傳的，是先給你參考跟準備，到時直接在面試時展示跟說明。

作業內容是一個 data pipeline 的 Python sample code，包含 input 跟 expected
output，要請你根據這份 sample code 去優化，讓這份 code 可以更好維護以及跑得更有效率。當時收到的時候，我準備兩個版本，一個我用 Pythom 原生環境處理，另外一個則是用 Pyspark 寫。

當天面試是兩個工程師來面，前三分鐘就明顯感覺友善程度跟前兩關有差，是比較嚴肅的面試氛圍，剛開始就是簡單的自我介紹，然後也沒有在我的經歷花太多時間，就直接開始討論 Assignment 了。

開始講解題思路之前，我先根據 Assignment 沒寫清楚的地方去做釐清，像是 input 是不是有可能有什麼樣的變形、或是說這一份 script 的運行環境有沒有限制，以及
output 會怎麼被使用（這牽涉到我該怎麼存這些資料），但面試官就說你可以自己假設，不用特別跟我們釐清，感覺沒有因為我主動釐清需求而被加到分。

接著我就開始講解我怎麼設計跟 refactor sample code，以及如何實作 data clean 的邏輯，接著面試官就接續我的寫法，提出幾個需求

1. 今天接到 data clean 的規則改動了，請實作這個改動
2. 如果現在執行環境有 memory 的限制，你會怎麼 refactor。
3. 如果要有效率處理 duplicated 的資料
4. 如果要 deploy 到 prod env，你會如何架構環境，以及設計資料存儲方式
我覺得這場面試學到很多，有發現自己在一些基本知識學得不夠扎實，一問到一些優化的問題時，沒辦法第一時間想到解法跟相對應的 trade-off，加上這場線上會議收音有點差，我有時候聽不太清楚面試官的問題，所以只能胡亂回答，最終有點灰頭土臉地結束了。

大概過了幾天就收到 HR 說沒有繼續最後一關的來信，並詢問我想不想要約個 short
meeting，她可以跟我分享這幾關面試的 Feedback。

HR Feedback
HR 人很好給我安排了一場面試回饋，讓我知道自己是哪邊做得不夠好，以致於沒有走到最後一關。meeting 中有提到主管覺得我的態度很積極，而且對於加入團隊展現很大的興趣，問了一些好問題。而在 tech interview 的部分，則是提到我在最剛開始問了太多需求確認的問題，顯得對自己的 impletation 沒有自信，而在實作部分可以完成基本需求，但在進階問題時，沒有回答到點上，而且有一些問題我無法正確理解，因此拒絕了我。

關於技術面試的回饋，我大致上同意關於實作的描述，但我也有跟 HR 說，我認為剛開始確認需求是很重要的，如果沒有把需求釐清，就無法把專案做好，而 HR 也說她看到這個評價時也有點不解，因為主管讓我進入技術面的原因就是我的積極性，結果技術面卻又說我問太多，她會再跟面試官們釐清。

整體上是節奏很快也很愉快的面試體驗，HR 總是及時給予反饋跟協助，在最後還幫我安排 feedback meeting，可惜我能力不足，無法加入該團隊！

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其他的可以請大家去 Medium 看嗎，我超級不會用 PTT 改格式，一直不小心用到跑版，要瘋掉了XDD

整體來說，雖然不是一件非常容易的事情，但我覺得以台灣的工程師水準來說，在工作上學到的技術跟經驗完全夠用，最大的障礙應
該是面試中的 small talk 跟英文而已。只要把英文稍微練習一下，真的可以嘗試看看，如果有 5 年以上經驗，我覺從台灣開始投遞就有機會，加上德國申請工作簽是歐美國家中算最簡單的，所以對於雇主來說阻力很小，只要他們願意等你申辦 2-3 個月就完全沒問題。而薪水部分，簡單說來歐洲就不是為了賺錢哈哈哈

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