SQL 与数据工程是 Scale AI 前沿部署工程师招聘流程的核心部分。窗口函数、gaps-and-islands 问题、Spark 内部机制、湖仓设计、幂等管道和 CDC：这就是 Databricks/Snowflake/Palantir 数据方向。以下是需要准备的 SQL 与数据工程面试题，先是标记为 Scale AI 的题目，然后是来自我们的 SQL 与数据工程方向 中信号最强的题目，每道题都配有达到资深工程师水准的答案。

SCALE AI 在这里看重什么 · 企业、政府和国防部署。查看完整的 Scale AI 面试流程 →

标记为 Scale AI 的 SQL 与数据工程面试题

更多针对 Scale AI 招聘流程的 SQL 与数据工程面试题

候选人认为最有用、信号最强的 SQL 与数据工程面试题，模拟 Scale AI 前沿部署工程师招聘流程所考察的内容。

Scale AI SQL 与数据工程面试环节背后的概念

这些题目所预设的词汇和思维模型。基础内容免费开放；更深入的、决定面试成败的概念属于付费内容。

基础SQL 窗口函数窗口函数在与当前行相关的一组行上计算一个值，同时不会把这些行折叠起来，因此你可以在保留每一行的同时进行排名、与相邻行比较或计算累计总和。这是分析师用纯 SQL 回答“与什么相比？”这类问题的方式，而大多数面试官会用它们来区分“会 SQL 的人”和“只会 GROUP BY 的人”。

核心登录幂等数据管道管道会重试、会被重新运行、会被回填，而每一次重新运行都必须产生与只运行一次相同的结果。幂等性就是保证这一点成立的性质：通过 upsert 或分区覆盖按键写入，绝不盲目追加，这样重试就不会造成重复计数。这是让管道可以安全运维的唯一关键性质，否则结果就是凌晨两点收到告警，却无法判断再次运行作业是否安全。

核心登录数据质量与校验一个部署的成败取决于客户的数据，而这些数据往往比他们的样本所显示的更糟糕。要做的工作是在边界处构建自动化的质量门（模式、空值、取值范围、唯一性、新鲜度），隔离坏记录而不是让整批数据失败，并对坏记录的比率设置告警，以便在仪表盘出错之前发现那种“周二式”的数据劣化。这就是会大声失败的管道和会悄悄撒谎的管道之间的区别。

核心要点登录去重与 LSH完全重复项可以通过对规范化内容进行哈希直接筛出，但近似重复项（同一条记录里有个拼写错误、地址顺序被打乱、跨文档重复出现的样板文字）需要的是相似度而非相等性判断。MinHash 能以低成本估算 Jaccard 相似度，而局部敏感哈希（LSH）会把相似的签名归入同一个桶，这样你只需比较可能的配对，而不是全部 O(n^2) 组合。在合并混乱的企业数据和整理训练语料时，这是一种条件反射式的常用手段。

进阶🔒 Premium分组与孤岛（Gaps and Islands）分组与孤岛是一种 SQL 模式，用于把一系列行折叠成连续的区段（孤岛）以及它们之间的中断（间隙）。其技巧是两个行号之差，这个差值在同一区段内保持不变，从而为同一孤岛内的每一行赋予相同的分组键，之后就可以进行聚合。它广泛应用于会话切分、连续登录天数统计以及连续日期区间查询，面试官也很喜欢考这个，因为朴素的自连接解法既慢，在出现并列时还会出错。

进阶🔒 Premium变更数据捕获（CDC）变更数据捕获（CDC）将源数据库中行级的插入、更新和删除操作以流的形式输出，使下游系统保持近实时同步，而无需全量重新加载。其强形式是读取数据库事务日志而非轮询表，这样能捕获删除操作、保留提交顺序，并且几乎不给源库增加负载。难点在于排序、用于删除的墓碑记录（tombstone），以及以幂等方式应用数据流，确保重放时不会破坏目标系统。

进阶🔒 PremiumETL 与 ELTETL 在数据落地之前进行转换；ELT 则先以原始形式加载数据，再在数仓内部进行转换。廉价的弹性算力使 ELT 成为了默认选择，但当数据绝不能以原始形式落地时，ETL 仍然是正确的做法——而这正是 FDE 所部署的大多数受监管客户环境的实际情况。

进阶🔒 Premium查询优化与执行计划当客户说某个查询很慢时，答案藏在执行计划里，而不是凭直觉。读懂执行计划能告诉你引擎是否在该用索引查找（seek）时却做了全表扫描、是否在连接中使行数爆炸式增长，或者是否在跨网络进行数据洗牌（shuffle）——这三种原因除了症状相同之外毫无共同之处。

Scale AI 的前沿部署工程师面试循环会考查诸如“客户说同步过来的 orders 表与他们的 ERP‘对不上’。展示一下你会运行哪些查询。”、“找出 1 月活跃但 2 月不活跃的用户。”、“找出上一季度退货率超过 30% 的客户。”之类的 SQL 与数据工程问题。窗口函数、分组与孤岛、Spark 内部机制、湖仓设计、幂等管道以及 CDC：这就是 Databricks/Snowflake/Palantir 的数据方向。完整题集按由易到难排序并附专家答案，如下所示。

按顺序完成本页上的 SQL 与数据工程题目，学习下方链接的相关底层概念，然后查看 Scale AI 的完整面试流程，了解这一轮在整个面试环节中的位置。对于 Scale AI，面试官尤其看重：企业、政府和国防领域的部署经验。

是的。Scale AI 招聘前沿部署工程师和高级前沿部署 AI 工程师，他们与企业、国防和政府客户合作，交付数据和生成式 AI 系统。

预期流程包括招聘人员初筛、工程师面试和现场编程，此外还会讨论生成式 AI 部署以及模型开发背后的数据基础设施。整个流程通常持续数轮。2026 年初的候选人反馈显示，流程为招聘人员电话沟通，随后是与工程师进行 45 分钟的现场编程环节，之后扩展为三到四轮、共六到七场面试，历时约三周。

Scale AI 的其他面试轮次

Scale AI 前沿部署工程师面试流程考察的其他方向。

全面准备 Scale AI 前沿部署工程师面试全流程

SQL 与数据工程只是其中一轮。升级 Premium，解锁 Scale AI 完整面试流程的所有答案。每个方向都有免费题目，让你先体验题目深度。

所有答案、概念与课程，每篇论文解析，全部已发布的视频课程，动手实践的 FDE Lab 任务，Premium PDF 指南及配套文件，完整的模拟题库和工作样本下载。推荐版 Premium 不包含指南 PDF 及其配套文件。

6 个月 · 一次付款 · 不自动续费

结合免费视频课程一起学习。

本站独立运营，与 Scale AI 无关联。所有商标归其所有者所有。