كيف تقابل LinkedIn مهندسي البيانات

تنشر LinkedIn مخططًا عامًا لطريقة التوظيف بدلًا من سيناريو خاص بكل وظيفة، لذا تمثل المراحل أدناه ذلك المخطط؛ أما الفرز والبرمجة وتصميم الأنظمة والمقابلة السلوكية والمقابلة الحضورية فهي فئات للاستعداد في هذه الصفحة، وليست أسماء جولات LinkedIn.

• مكالمة التوظيف. إذا استوفيت المؤهلات واختيرت للانتقال إلى المرحلة التالية، فسيحدد فريق التوظيف موعدًا لمكالمة، وقد يحدد أيضًا مكالمة فيديو مع مدير التوظيف أو عضو آخر في الفريق.
• مرحلة المقابلات. تلتقي بعدة أعضاء آخرين في الفريق، وتركز كل مقابلة على مجال مهاري مختلف. بالنسبة إلى مهندس البيانات، يُتوقع أن ترتبط هذه المجالات بـ SQL ونمذجة البيانات وخطوط المعالجة والأنظمة والعمل السابق، مع أن LinkedIn لا تسردها.
• دراسة حالة أو تمرين سبورة. بحسب الوظيفة، قد يُطلب من المرشحين تقديم دراسة حالة أو تنفيذ تمرين على السبورة. وفي وظائف البيانات، يُرجح رسم خط معالجة أو مخطط بيانات على السبورة أكثر من تقديم حالة.
• القرار. قد تحتاج LinkedIn إلى عدة أسابيع لاتخاذ قرار بعد المقابلات.

لا تنشر LinkedIn عدد مقابلات مهندس البيانات أو مدة كل مقابلة أو ما إذا كان هناك تقييم برمجي.

يعتمد التصميم المنشور على تخصيص مجال مهاري واحد لكل مقابلة. وهذا مفيد، لأنه يتيح لك الاستعداد بعمق لكل مجال بدلًا من توقع أن يغطي كل محاور كل شيء، كما يعني أن المجال الضعيف لا يمكن أن يختبئ خلف مجال قوي.

تقيّم مقابلات مهندس البيانات عمومًا أربعة مجالات، وهي تخمين معقول لكيفية تقسيم مقابلات LinkedIn المركزة على المهارات لهذه الوظيفة:

• SQL ونمذجة البيانات. كتابة استعلامات صحيحة وسهلة القراءة ضمن وقت محدد، وتصميم مخططات تتحمل تغير المتطلبات.
• خطوط المعالجة والتنسيق. التبعيات، وإعادة التشغيل الآمنة والمتسقة، وعمليات الملء اللاحق، والمصادر المتأخرة أو غير السليمة.
• أنظمة البيانات الموزعة. التقسيم، وتنسيقات التخزين، والمعالجة الدفعية مقابل التدفقية، والتكلفة؛ وفي منصة اجتماعية كبيرة، تجعل أحجام البيانات هذه الأسئلة ملموسة.
• جودة البيانات وملكيتها. الاكتشاف والتواصل والوقاية، وهي عادةً موضع الأسئلة المتعلقة بالعمل السابق.

لا يختلف مخطط LinkedIn المنشور باختلاف الوظيفة، لذا تمثل الفروق أدناه الممارسة العامة.

• مقارنةً بمقابلات مهندس البرمجيات، توقع أن تميل المجالات التقنية إلى SQL ومعالجة البيانات ومنطق خطوط المعالجة بدلًا من استعراض واسع للخوارزميات، وأن يدور نقاش التصميم حول تدفق البيانات وتخزينها وحداثتها.
• مقارنةً بمقابلات عالم البيانات، توقع تركيزًا أقل على الإحصاء والنمذجة، وتركيزًا أكبر على الأنظمة التي توفر بيانات موثوقة في الوقت المحدد.
• مقارنةً بشركات أخرى، تتمثل السمات المنشورة في تخصيص مهارة واحدة لكل مقابلة، واحتمال وجود دراسة حالة أو تمرين سبورة، وإمكانية استغراق القرار عدة أسابيع. استعد لكل مجال مهاري على حدة، وكن مستعدًا للرسم.

تنشر LinkedIn معلومة زمنية واحدة: قد تحتاج إلى عدة أسابيع لاتخاذ قرار بعد المقابلات. ولا تنشر عدد المقابلات أو مدتها أو الفاصل بين مكالمة التوظيف ومرحلة المقابلات.

تكمن الصعوبة في عمق كل مجال بدلًا من اتساع الموضوعات في كل مقابلة. ولأن كل مقابلة تركز على مجال مهاري مختلف، يستطيع المحاور تخصيص الحديث كله للتعمق في خطوط المعالجة أو النمذجة، وسرعان ما تنفد مادة المرشح الذي لا يملك سوى إجابة سطحية. استعد لكل مجال كما لو كان المجال الوحيد.

حاكِ البنية المنشورة: مجال مهاري واحد في كل مرة، وبعمق.

• التعمق في SQL والنمذجة. تدرب على كتابة دوال النوافذ وإزالة التكرار والأبعاد المتغيرة ببطء وشرحها، ثم الدفاع عن خيارات المخطط التي تستند إليها.
• تصميم خطوط المعالجة على السبورة. حضّر نظامين أو ثلاثة تستطيع رسمها من البداية إلى النهاية مع حالات الإخفاق، لأن تمرين السبورة احتمال منشور.
• المفاضلات بين الأنظمة. راجع التقسيم والتنسيقات والمعالجة الدفعية مقابل التدفقية، مع تكلفة كل خيار.
• أدلة من العمل السابق. حضّر واقعة تخص جودة البيانات توليت مسؤوليتها: ماذا اكتشفت، ومن أبلغت، وماذا غيرت.
• تدرب على الصيغة. تتيح لك مقابلة تجريبية باستخدام SubcueAI التدرب على مجال مهاري واحد تحت أسئلة متواصلة، وهي الصيغة التي تصفها LinkedIn.