Собеседование при приеме на работу может быть очень нервным. В технологической отрасли рабочие места инженера данных очень конкурентоспособны. Большинство людей тянутся к этим профессиям, потому что они пользуются большим спросом, хорошо оплачиваются и имеют долгосрочный рост занятости.
Вы должны понимать, что очень важно зайти так далеко в своем путешествии по инженерии данных, когда вы находитесь на грани того, чтобы дать интервью и получить прекрасную возможность. Гордиться собой. Из-за высокого уровня конкуренции некоторые соискатели сообщают о том, что подают заявки на сотни вакансий в области больших данных, прежде чем их вызовут на собеседование, несмотря на наличие необходимой квалификации и навыков, поэтому не расстраивайтесь, если процесс займет больше времени, чем ожидалось.
После этого вам нужно будет объяснить, почему и как вы использовали определенные методы и алгоритмы данных, чтобы получить работу в предыдущем проекте.
В этой статье мы обсудим три типа вопросов для собеседования по инженерии данных, чтобы дать вам представление. Они есть:
● Общие
● Процесс
● Технические
Давайте начнем.
Общие вопросы для интервью Data Engineer
1. Представьтесь.
Что они имеют в виду, чтобы спросить:Как вы можете хорошо подойти для этой роли или работы?
Этот вопрос так часто задают в интервью, что он может показаться общим и открытым, но он фокусируется на ваших отношениях с инженерами данных. Сосредоточьтесь на своем пути к тому, чтобы стать инженером данных в своем ответе. Что привлекло вас в этой работе или отрасли? Как вы улучшили свои технические возможности?
Интервьюер также может спросить:
● Объясните, почему вы выбрали карьеру инженера данных.
● Расскажите о своем путешествии или пути к тому, чтобы стать успешным инженером данных.
2. Каковы роли и обязанности инженера данных в организации?
Что они имели в виду.Какие обязанности несет инженер данных?
Рекрутеры хотят знать, что вы понимаете обязанности дата-инженера, когда они задают этот вопрос. Что именно они делают? Какую роль они играют в группе? Вы должны быть в состоянии описать типичные обязанности инженера данных, а также то, кто работает с ними в команде. Если в прошлом вы работали специалистом по данным или аналитиком, опишите, как вы сотрудничали с инженерами данных.
Интервьюер также может спросить:
● Чем занимается инженер данных в своей повседневной деятельности?
● Как инженер данных взаимодействует и работает в команде?
● Объясните влияние инженера данных на команду и организацию.
3. Расскажите о случае, когда вы столкнулись с серьезной проблемой при работе с неструктурированными данными и о своем рабочем процессе для ее решения.
Что они имели в виду. Насколько хорошо вы справляетесь с проблемами? Объясните свои сильные и слабые стороны.
Основная обязанность инженера данных заключается в разработке систем, которые собирают, управляют и преобразовывают необработанные данные в полезную информацию для интерпретации учеными данных и бизнес-аналитиками. Этот вопрос направлен на получение информации о любых препятствиях, с которыми вы могли столкнуться при решении проблемы, а также о том, как вы их преодолели.
Это ваша возможность проявить себя, поэтому опишите, как вы делаете данные более доступными с помощью кодирования и алгоритмов. Вместо того, чтобы вдаваться в подробности, рассмотрите конкретные обязанности, перечисленные в описании работы, и посмотрите, сможете ли вы включить их в свой ответ.
Они также могут спросить:
● Объясните, как вы решаете проблему бизнес-кейса.
● Объясните, как вы сталкиваетесь и решаете проблемы или вопросы во время текущего проекта.
● Можете ли вы поделиться опытом, когда вы сталкивались с проблемами и новаторски решали их?
Обработка вопросов для интервью Data Engineer
1. Предоставьте мне пошаговое руководство по проекту, над которым вы работали с нуля до конца.
Что они имели в виду. Насколько хорошо вы справлялись с процессами сбора, очистки и представления данных?
Вас почти наверняка спросят о вашем мыслительном процессе и методологии выполнения проекта. Менеджеров по найму интересует, как вы превратили неструктурированные данные в готовый продукт. Чтобы продемонстрировать, что вы действительно понимаете, о чем говорите, потренируйтесь объяснять свою логику выбора определенных алгоритмов простым для понимания образом. После этого вам будут заданы дополнительные вопросы об этом проекте.
Интервьюер также может спросить:
● Какой проект был для вас самым сложным и как вы его завершили?
● Какова ваша процедура для начала нового проекта?
2. Перечислите и объясните алгоритмы, которые вы использовали в ходе проекта.
Они хотят знать следующее: почему вы выбрали этот алгоритм и можете ли вы сравнить его с другими?
Они хотят знать, как вы выбираете между двумя алгоритмами. Возможно, будет проще сосредоточиться на проекте, над которым вы работали, и связать любые последующие вопросы с этим проектом. Выберите пример проекта и алгоритм, актуальный для работы компании, чтобы произвести впечатление на интервьюера. Объясните анализ, результаты и влияние моделей, с которыми вы работали.
Кроме того, интервьюер может спросить:
● Насколько масштабируемым является этот алгоритм?
● Что бы вы сделали по-другому, если бы вам пришлось переделывать проект?
3. Перечислите и объясните инструменты, которые вы использовали для проекта.
Что они имели в виду. Объясните процесс или обоснование, которое помогло вам использовать определенные инструменты.
Инженеры данных должны управлять огромными объемами данных, что требует использования соответствующих инструментов и технологий для их сбора и подготовки. Если вы работали с различными инструментами, такими как Hadoop, MongoDB и Kafka, объясните, какой из них вы использовали для этого конкретного проекта.
Вы можете рассказать о системах ETL (извлечение, преобразование и загрузка), которые вы использовали для перемещения данных из баз данных в хранилище данных, таких как Stitch, Alooma, Xplenty и Talend. Некоторые инструменты лучше подходят для серверной части, поэтому, если вы сможете продемонстрировать сильные способности к принятию решений, вы будете выделяться как кандидат, уверенный в своих силах.
Они также могут задать вам следующие вопросы:
● Ваши любимые инструменты и почему?
● Объясните и проведите различие между двумя-тремя инструментами, которые вы использовали в своем последнем проекте.
Технические вопросы для интервью Data Engineer
1. Объясните моделирование данных
Первым шагом в проектировании базы данных и анализе данных является моделирование данных. Вы должны объяснить, что вы можете продемонстрировать отношения между структурами, используя концептуальную модель, затем логическую модель и, наконец, физическую модель.
2. Уточните разницу между структурированными и неструктурированными данными
Инженеры данных должны использовать различные методы преобразования, чтобы преобразовать неструктурированные данные в структурированные данные для анализа данных. Для начала объясните разницу между ними.
Структурированные данные состоят из четко определенных типов данных с шаблонами (с использованием алгоритмов и кодирования), которые упрощают поиск, тогда как неструктурированные данные представляют собой набор файлов в различных форматах. Примеры такого формата включают аудио, видео, текст и изображения, но не ограничиваются ими.
Инженеры собирают, управляют и хранят неструктурированные данные в системах управления базами данных (СУБД), чтобы преобразовать их в структурированные данные с возможностью поиска. Поскольку неструктурированные данные можно вводить вручную или пакетами с помощью кодирования, ELT — это инструмент, используемый для преобразования и интеграции данных в облачное хранилище данных.
Во-вторых, если вам не хватает профессионального опыта, вы можете описать ситуацию, в которой вы преобразовывали данные в структурированный формат с помощью учебных проектов.
3. Объясните схемы моделирования данных.
Схемы проектирования имеют решающее значение для проектирования данных, поэтому будьте точны при объяснении концепций с точки зрения непрофессионала. Две схемы — это схема снежинки и схема звезды.
Схема звезда — это самый простой тип схемы хранилища данных, состоящий из таблицы фактов и нескольких связанных таблиц измерений, образующих звезду. Схема "снежинка" – это расширение схемы "звезда", включающее дополнительные таблицы измерений, в которых данные разделяются и вытекают, как спицы снежинки.
4. Объясните 4 преимущества больших данных.
Интервьюер может также спросить об их значении или о том, почему они важны для вас. Во-первых, назовите 4 V: объем, скорость, разнообразие и достоверность. Затем вы могли бы объяснить, что большие данные — это сбор, хранение и использование огромных объемов данных в интересах бизнеса. Четыре V должны объединиться, чтобы сформировать пятую V, то есть стоимость.
● Объем. Это относится к размеру наборов данных, которые должны быть обработаны (терабайты или петабайты), например, все транзакции по кредитным картам, которые происходят в Латинской Америке за один день.
● Скорость. Скорость, с которой генерируются данные. Посты в Instagram распространяются быстро.
● Разнообразие. Это относится к многочисленным структурированным и неструктурированным источникам данных и типам файлов.
● Верность. Достоверность анализируемых данных. Для обработки значимых данных дата-инженеры должны разбираться в различных инструментах, алгоритмах и аналитике.
Заключительные слова
Вот мы и подошли к заключительной части статьи. Подводя итог, мы узнали некоторые из наиболее важных общих, связанных с процессом и технических вопросов для собеседования по инженерии данных.
Список почти бесконечен, но если вы позаботитесь о важных вопросах, вы не запутаетесь там, где от вас требуется больше всего.
Если вы хотите сделать карьеру в области обработки данных и нуждаетесь в такой поддержке, Skillslash — это то, что вам нужно. Помимо предоставления лучшего курса по науке о данных в Бангалоре с гарантией размещения, Skillslash специализируется на других аспектах науки о данных и больших данных, таких как Инженерия данных. уверены в безопасном будущем и больших возможностях будущего роста. Чтобы узнать больше, свяжитесь со специалистами службы поддержки. Удачи вам на вашем профессиональном пути.
