Netflix Data Engineer Interview: Proseso at Paghahanda

May mensahe ka mula sa recruiter ng Netflix at gusto mong malaman kung ano ang susunod na mga yugto. Pinaghihiwalay ng seksyong ito ang sinasabi mismo ng Netflix mula sa karaniwang gawi sa mga role sa data engineering. Una ang mga nailathalang katotohanan, saka ang mga yugtong sulit paghandaan.

Naglalathala ang Netflix ng mga tala sa proseso para sa early-career hiring sa halip na hiwalay na paliwanag para sa bawat role ng may karanasan. Para sa mga kandidatong bagong graduate, sinasabi nitong karaniwang nagsisimula ang mga interview sa take-home assessment na sinusundan ng dalawang round ng interview, at nakasalalay ang pag-usad sa feedback sa bawat yugto. Karaniwang nakakakuha ang mga internship candidate ng take-home assessment na sinusundan ng humigit-kumulang dalawa hanggang tatlong round. Sa lahat ng role, sinasabi ng Netflix na sinusuri ng mga interviewer ang teknikal na kasanayan kung naaangkop, kasanayang partikular sa role at behavioral na kasanayan, at gusto nilang malaman ang iyong hanay ng kasanayan at ang uri ng trabahong nagpapasigla sa iyo.

Hindi naglalathala ang Netflix ng hiwalay na loop para sa mga may karanasang data engineer: walang pangalan ng round, walang bilang ng interview, walang takdang pagkakasunod-sunod. Ang recruiter mo lang ang maaasahang mapagkukunan ng sarili mong iskedyul, kaya direktang itanong kung anong mga lugar ang saklaw ng bawat usapan at kung kasama ba ang take-home.

Para sa pagpaplano, makakatulong na isipin ang mga yugtong karaniwang taglay ng data engineering loop sa malalaking kumpanya ng teknolohiya. Mga kategorya ito ng paghahanda mula sa pangkalahatang gawi para sa role, hindi mga pangalan ng round ng Netflix:

• Usapan kasama ang recruiter. Ang iyong background, ang team, logistics, at kung ano ang humihila sa iyo sa trabaho.
• Technical screen. Karaniwang SQL at kaunting programming, madalas na may talakayan tungkol sa pipeline na ginawa mo.
• Take-home assessment. Bahagi ng sinasabing proseso ng Netflix para sa new grad at internship; itanong kung nalalapat ito sa antas mo.
• Mas malalim na technical interview. Data modeling, disenyo ng pipeline at sistema, at mas mahirap na SQL.
• Behavioral at motivation na usapan. Paano ka makipagtulungan sa iba at anong mga problema ang gusto mong pamahalaan.

Detalyadong inilalarawan ng mga thread sa Reddit at Blind ang mga indibidwal na loop. Ituring ang bawat isa bilang karanasan ng iisang kandidato sa iisang team, hindi paglalarawan kung paano nag-iinterview ang Netflix ng bawat data engineer.

Pinangalanan ng Netflix ang tatlong bagay na sinusuri ng mga interviewer: teknikal na kasanayan, kasanayang partikular sa role at behavioral na kasanayan. Para sa data engineer, manipis ang linya sa pagitan ng teknikal at partikular-sa-role, kaya mas kapaki-pakinabang na iugnay ang mga ito sa mga lugar sa ibaba. Ang mga halimbawang tanong sa pahinang ito ay kinatawang practice prompt, hindi mga tanong na kinumpirma ng Netflix na itinatanong nito.

• Husay sa SQL. Mga join na hindi nagpaparami ng row, window function para sa ranking at running total, deduplication, gaps and islands, at pag-sessionize ng event stream. Karaniwang mas mahalaga sa mga interviewer kung maipapaliwanag mo kung bakit tama ang query, hindi lang kung nagbibigay ito ng output.
• Programming para sa data. Pag-parse, pagbabago at pag-aggregate ng mga record sa Python o wikang JVM, na may pansin sa memory, edge case at madaling basahing code. Posible ang mga tanong na algorithm na parang puzzle, kaya dapat pa ring balikan ang mga pangunahing data structure.
• Data modeling. Pagpili ng grain ng fact table, paghihiwalay ng fact at dimension, paghawak ng mga attribute na nagbabago sa paglipas ng panahon, at pagdidisenyo ng mga table na maaaring i-query ng mga analyst nang hindi nahuhulog sa patibong.
• Disenyo ng pipeline at sistema. Batch laban sa streaming, partitioning, idempotent na pagsulat, backfill, late-arriving na event, pagbabago sa schema at data quality check. Asahan ang mga follow-up na nagbabago ng requirement sa gitna.
• Behavioral na pagpapasya. Pagmamay-ari ng mga pagkabigo, hindi pagkakasundo sa stakeholder tungkol sa depinisyon ng metric, at mga trade-off sa pagitan ng bilis at kawastuhan.
• Motibasyon. Sinasabi ng Netflix na gusto ng mga interviewer na malaman ang uri ng trabahong nagpapasigla sa iyo. Nasasayang ang tanong na sinabi ng kumpanyang mahalaga sa kanila kapag malabo ang sagot mo.

Sa lahat ng ito, ang karaniwang sinulid ay ang pangangatwiran nang malakas. Ang kandidatong tahimik na sumusulat ng tamang query at ang kandidatong nagpapaliwanag ng grain, join key at edge case bago mag-type ay madalas na nakakakuha ng magkaibang feedback, kahit magkapareho ang code. Mas maraming practice prompt na nakapangkat ayon sa kasanayan ang nasa mga question bank.

Sa karamihan ng malalaking kumpanya ng teknolohiya, nagsasapaw ang loop ng data engineer sa dalawang katabing role ngunit magkaiba ang diin sa kasanayan. Hindi naglalathala ang Netflix ng pagkakaiba kada role para sa mga may karanasang hire, kaya ang paghahambing sa ibaba ay pangkalahatang gawi, hindi pahayag tungkol sa iba pang loop ng Netflix.

• Kumpara sa software engineering. Mas kaunting diin sa algorithm puzzle at mas marami sa SQL, data modeling at pagiging maaasahan ng pipeline. Karaniwang umiikot ang mga tanong sa system design sa kung paano gumagalaw, dumarating at naitinatama ang data kaysa sa mga serbisyong tumutugon sa request.
• Kumpara sa data science. Mas kaunting statistics, eksperimento at outcome modeling; mas marami tungkol sa pagbuo at pagpapatakbo ng mga table na inaasahan ng mga analyst at scientist. Maaari ka pa ring tanungin kung paano nadedepina ang isang metric, dahil madalas na pag-aari ng data engineer ang table sa likod nito.
• Kumpara sa analytics engineering. Malabo ang linya. Karaniwang mas nakahilig ang mga role ng analytics engineer sa modeling at SQL para sa reporting, habang mas malalim ang mga role ng data engineer sa ingestion, distributed processing at imprastraktura.

Sa pagitan ng mga kumpanya, kadalasang mas malaking pagkakaiba kung gaano katindi nakasandal ang loop sa take-home na gawain kumpara sa live na paglutas ng problema. Nagsisimula sa take-home assessment ang sinasabing proseso ng Netflix para sa new grad at internship, na nagbibigay-gantimpala sa malinis at dokumentadong gawa kaysa sa bilis. Ang mga gabay kung paano binubuo ng ibang kumpanya ang kanilang loop ay nakalap sa ilalim ng mga interview ng kumpanya.

Hindi naglalathala ang Netflix ng timeline para sa pag-hire ng data engineer. Nakasalalay ang pag-iiskedyul sa team, sa antas mo at sa availability ng interviewer, kaya ang recruiter ang dapat tanungin kapag nasa proseso ka na.

Mas madaling ilarawan ang hirap sa paraang kwalitatibo. Sinasabi ng Netflix na nakabatay ang pag-usad sa feedback sa bawat yugto, ibig sabihin ang bawat yugto ay harang at hindi marka na ina-average sa dulo. Ang mahinang take-home o pasumpung-sumpong na SQL screen ay maaaring tumapos sa proseso bago pa magsimula ang mga usapan sa disenyo, gaano man kalakas ka sana sa dakong huli.

Ang mahirap para sa karamihan ng kandidato ay hindi ang malabong syntax. Ito ay ang lalim kapag may mga follow-up: nagdidisenyo ka ng pipeline, nagdaragdag ang interviewer ng late-arriving na data, saka pagbabago sa schema, saka itatanong kung paano mo malalamang mali ang output. Mas mahusay na hinahawakan ng mga kandidatong nagpatakbo ng pipeline sa production ang pagbabagong iyon kaysa sa mga bumuo lang nito.

Dapat ding asahan ng mga senior na kandidato ang mas malaking bigat sa pagpapasya. Ang pagpili kung ano ang hindi bubuuin, ang pagpapaliwanag ng trade-off sa stakeholder na hindi teknikal at ang pag-angkin ng nakaraang pagkakamali ay pawang binibilang na kasanayang partikular sa role sa antas na iyon.

Buuin ang paghahanda sa tatlong lugar na pinangalanan ng Netflix, saka idagdag ang take-home kung kinumpirma ng recruiter mo na mayroon.

• Teknikal: SQL muna. Praktisin ang window function, deduplication at event sessionization hanggang maisulat mo ang mga ito nang hindi tumitingin sa reference. Sa bawat query, sabihin nang malakas ang grain ng resulta bago ito patakbuhin.
• Teknikal: code. Magsanay sa pagbabago ng nested o magulong mga record sa pangunahing wika mo, at balikan ang mga pangunahing data structure kung sakaling may klasikong algorithm problem ang screen.
• Partikular sa role: modeling at pipeline. Kumuha ng domain na kilala mo, tulad ng mga subscription o event log, at iguhit ang mga table, ang grain at ang pipeline na pumupuno sa mga ito. Pagkatapos ay subukin ang disenyo: muling pagpapatakbo pagkatapos ng bahagyang pagkabigo, backfill, late batch, pinalitang pangalan ng column.
• Behavioral: mga kuwentong may kahihinatnan. Maghanda ng pagkabigo ng pipeline na pinagmay-arian mo, hindi pagkakasundo tungkol sa depinisyon ng metric, at trade-off na iba na ang gagawin mo ngayon. Nakakatulong ang STAR na istruktura kung madalas kang magligoy, ngunit gawing tiyak ang resulta.
• Motibasyon: ang trabahong nagpapasigla sa iyo. Sinasabi ng Netflix na gustong malaman ito ng mga interviewer. Magpangalan ng uri ng problema sa data at ituro ang proyektong nagpapakita nito, sa halip na purihin ang kumpanya.
• Take-home, kung ibinigay. Ituring itong production work: mga test, maikling README na nagpapaliwanag ng iyong mga palagay, at malinaw na paghawak sa maling input.

Isipin ang isang data engineer na ang karanasan ay karamihang nightly batch ETL sa isang retailer. Ginugugol niya ang mga unang sesyon sa SQL na may window function, saka nagsasanay ipaliwanag kung paano gagawing ligtas na ulitin ang isang backfill, dahil naroon ang kanyang tunay na mga kuwento. Pagdating ng mga behavioral na tanong, sumasagot siya ng pagkabigo ng pipeline na pinagmay-arian niya sa halip na pangkalahatang halimbawa ng teamwork.

Ang huling hakbang ay sabihin ang lahat ng ito nang malakas, dahil pag-uusap ang bawat yugto. Hinahayaan ka ng pahina ng mock interview sa SubcueAI na magsanay ng mga tanong sa data engineering nang malakas bago ang totoong screen.