Jak Google vede pohovory s datovými inženýry

Google zveřejňuje podobu svého náborového procesu a na uchazeče o pozici datového inženýra se vztahuje stejně jako na uchazeče o jiné technické pozice.

• Rozhovory s náborářem. Před podrobnými pohovory obvykle absolvujete jeden nebo dva kratší rozhovory po telefonu či přes video. Prověřují klíčové dovednosti pro danou pozici a představují vám organizaci a tým, proto je berte jako skutečné úvodní kolo, nikoli jako pouhý hovor o termínu.
• Menší projekt pro některé pozice. V závislosti na pozici vás Google může před pohovory požádat o vypracování menšího úkolu, od případové studie po ukázku psaného textu nebo kódu. Pokud se takový úkol objeví u datové pozice, očekávejte cvičení zaměřené na modelování nebo transformaci dat.
• Panel pohovorů. Tato fáze má podobu série pohovorů přes video nebo osobně s různými zaměstnanci Google. Neobsahuje žádné chytáky ani hlavolamy.
• Rozhodnutí a nabídka. Po pohovorech Google spojí informace z přihlášky se zpětnou vazbou z pohovorů, při rozhodování o přijetí zohlední několik pohledů a náborář poté předloží nabídku.

Google nezveřejňuje, kolik panelových pohovorů datový inženýr absolvuje ani jak dlouho celý proces trvá. Kategorie použité na této stránce – úvodní kolo, programování, návrh systémů, behaviorální pohovor a pohovor na místě – slouží k přípravě a nejsou názvy jednotlivých kol používanými v Google.

Google používá strukturované pohovory: každý uchazeč je posuzován podle jasných kritérií, která jsou stejná pro všechny zájemce o danou pozici. Tazatelé kladou otevřené otázky související s pozicí, aby zjistili, jak řešíte problémy, jak spolupracujete s týmem a jaké jsou vaše silné stránky. Každá vaše odpověď by proto měla obsahovat hodnotitelné důkazy: jaké rozhodnutí jste učinili, proč jste je učinili, co vás stálo a jaký byl výsledek.

Pohovory na pozici datového inženýra obecně posuzují čtyři oblasti a je rozumné očekávat stejný důraz i zde:

• SQL a datové modelování. Psaní správných a čitelných dotazů pod časovým tlakem a navrhování schémat, která obstojí při změnách požadavků.
• Datové pipeline a orchestrace. Závislosti, opakované pokusy, idempotence, zpětné doplnění dat a postup v případě, že je zdroj v předchozí části toku opožděný nebo chybný.
• Distribuované datové systémy. Rozdělení dat, formáty úložišť, kompromisy mezi dávkovým a proudovým zpracováním a náklady.
• Kvalita dat a odpovědnost. Jak odhalujete chybná data, koho informujete a jak předcházíte opakování problému.

Protože Google během pohovorů nepovoluje nástroje AI, musíte v místnosti nahlas formulovat vlastní úvahy.

Google uvádí, že pro jakoukoli pozici v softwarovém inženýrství je klíčové široké mezioborové zázemí a dobré porozumění informatice. Práce datového inženýra má k softwarovému inženýrství natolik blízko, že lze bezpečně předpokládat stejný standard. Rozdíl spočívá v tom, které oblasti se prověřují do hloubky.

• Ve srovnání s pohovory softwarových inženýrů bývají programovací otázky obecně zaměřeny spíše na manipulaci s daty, SQL a logiku datových pipeline než na co nejširší škálu algoritmů. Diskuse o návrhu se pak týká toku, ukládání a aktuálnosti dat, nikoli obsluhy požadavků.
• Ve srovnání s pohovory datových vědců očekávejte méně statistiky a navrhování experimentů a více systémových témat: jak data spolehlivě dorazí na místo, nejen co vypovídají poté, co dorazí.
• Ve srovnání s jinými společnostmi podobu pohovoru určují zejména zveřejněné prvky: panel hodnocený podle kritérií, absence hlavolamů a zákaz nástrojů AI. Připravte se podávat konzistentní výkon před několika tazateli, ne pouze zapůsobit na jednoho.

Google nezveřejňuje, jak dlouho proces trvá. Plánujte proto podle jednotlivých fází: rozhovorů s náborářem, případného menšího projektu, panelu a času potřebného ke spojení zpětné vazby z několika pohledů do konečného rozhodnutí.

Z hlediska obtížnosti je nejpřesnější popsat proces jako konzistentní, nikoli záludný. Neobsahuje hlavolamy, otázky jsou otevřené a souvisejí s danou pozicí a každý tazatel vás hodnotí podle stejných kritérií. To zvýhodňuje uchazeče, kteří jasně vysvětlují své myšlenkové postupy, a znevýhodňuje ty, kteří spoléhají na jediné naučené řešení, protože střídající se členové panelu posuzují stejnou dovednost z různých úhlů.

Přizpůsobte přípravu způsobu hodnocení. Pokud kritéria sledují, jak řešíte problémy, jak spolupracujete s týmem a jaké jsou vaše silné stránky, postavte přípravu na konkrétních důkazech pro každou z těchto oblastí.

• Procvičování SQL a modelování. Trénujte nahlas psaní okenních funkcí, odstraňování duplicit a logiky pomalu se měnících dimenzí a průběžně vysvětlujte jednotlivé kompromisy.
• Příklady návrhu datových pipeline. Připravte si dva nebo tři systémy, které jste vytvořili nebo byste vytvořili, a buďte připraveni projít scénáře selhání: opožděná data, duplicitní události, změny schématu nebo zpětné doplnění dat, které nesmí způsobit dvojí započítání.
• Důkazy z pracovního chování. Ke každé silné stránce, kterou chcete uvést, si připravte konkrétní situaci, rozhodnutí, jeho důsledky a popis toho, co byste změnili.
• Možný projekt před pohovorem. Pokud vás Google požádá o případovou studii nebo ukázku kódu, přistupujte k ní jako k prvnímu pohovoru: výsledek musí být čistý, zdokumentovaný a obhajitelný v následné diskusi.
• Nácvik panelového formátu. Absolvujte se SubcueAI cvičný pohovor a procvičte si hlasité odpovědi na otevřené otázky související s pozicí. V den pohovoru však nástroj nepoužívejte, protože samotné pohovory použití nástrojů AI nepovolují.