LinkedIn डेटा इंजीनियरों का इंटरव्यू कैसे लेता है

LinkedIn हर भूमिका की अलग स्क्रिप्ट के बजाय अपनी भर्ती प्रक्रिया की रूपरेखा प्रकाशित करता है, इसलिए नीचे दिए गए चरण वही रूपरेखा हैं; इस पेज पर स्क्रीनिंग, कोडिंग, सिस्टम डिज़ाइन, व्यवहारिक और ऑनसाइट तैयारी की श्रेणियाँ हैं, LinkedIn के राउंड के नाम नहीं।

• भर्ती कॉल। यदि आप योग्यताएँ पूरी करते हैं और आगे बढ़ने के लिए चुने जाते हैं, तो भर्ती टीम एक कॉल तय करती है और हायरिंग मैनेजर या टीम के किसी अन्य सदस्य के साथ वीडियो कॉल भी तय कर सकती है।
• इंटरव्यू चरण। आप टीम के कई अन्य सदस्यों से मिलते हैं और हर इंटरव्यू एक अलग कौशल क्षेत्र पर केंद्रित होता है। डेटा इंजीनियर के लिए उम्मीद करें कि ये क्षेत्र SQL और मॉडलिंग, पाइपलाइन, सिस्टम और पिछले काम से जुड़े होंगे, हालाँकि LinkedIn उनकी सूची नहीं देता।
• केस स्टडी या व्हाइटबोर्ड। भूमिका के आधार पर उम्मीदवारों से केस स्टडी प्रस्तुत करने या व्हाइटबोर्ड अभ्यास करने को कहा जा सकता है। डेटा भूमिका में केस प्रस्तुत करने के बजाय पाइपलाइन या स्कीमा को व्हाइटबोर्ड पर बनाने की संभावना अधिक होती है।
• निर्णय। इंटरव्यू के बाद निर्णय लेने में LinkedIn को कई सप्ताह लग सकते हैं।

LinkedIn यह प्रकाशित नहीं करता कि डेटा इंजीनियर के कितने इंटरव्यू होते हैं, हर इंटरव्यू कितनी देर चलता है या कोडिंग आकलन होता है या नहीं।

प्रकाशित प्रारूप में हर इंटरव्यू के लिए एक कौशल क्षेत्र है। यह उपयोगी है: इसका अर्थ है कि हर इंटरव्यूअर से हर विषय पूछने की उम्मीद रखने के बजाय आप प्रत्येक क्षेत्र की गहराई से तैयारी कर सकते हैं, और किसी मज़बूत क्षेत्र के पीछे कमज़ोर क्षेत्र छिप नहीं सकता।

आम तौर पर डेटा इंजीनियर इंटरव्यू में चार क्षेत्रों का आकलन होता है, और यह एक उचित अनुमान है कि LinkedIn के कौशल-केंद्रित इंटरव्यू इस भूमिका के लिए किस तरह विभाजित होंगे:

• SQL और डेटा मॉडलिंग। सीमित समय में सही और पठनीय क्वेरी तथा बदलती आवश्यकताओं के अनुरूप टिकाऊ स्कीमा।
• पाइपलाइन और ऑर्केस्ट्रेशन। निर्भरताएँ, आइडेम्पोटेंट पुनः संचालन, बैकफिल और देर से आने वाले या गलत स्वरूप वाले स्रोत।
• वितरित डेटा सिस्टम। पार्टिशनिंग, स्टोरेज फ़ॉर्मैट, बैच बनाम स्ट्रीमिंग और लागत; बड़े सोशल प्लेटफ़ॉर्म पर डेटा की मात्रा इन सवालों को व्यावहारिक बनाती है।
• डेटा गुणवत्ता और स्वामित्व। समस्या का पता लगाना, संवाद और रोकथाम—पिछले काम से जुड़े सवाल आम तौर पर यहीं आते हैं।

LinkedIn की प्रकाशित रूपरेखा भूमिका के अनुसार अलग नहीं होती, इसलिए नीचे दिए गए अंतर सामान्य प्रचलन पर आधारित हैं।

• सॉफ्टवेयर इंजीनियर इंटरव्यू की तुलना में, तकनीकी कौशल क्षेत्रों में व्यापक एल्गोरिदम परीक्षण के बजाय SQL, डेटा मैनिपुलेशन और पाइपलाइन लॉजिक पर अधिक ज़ोर तथा डिज़ाइन चर्चा में डेटा प्रवाह, स्टोरेज और ताज़गी पर ध्यान अपेक्षित है।
• डेटा साइंटिस्ट इंटरव्यू की तुलना में, सांख्यिकी और मॉडलिंग पर कम तथा समय पर भरोसेमंद डेटा उपलब्ध कराने वाले सिस्टम पर अधिक ज़ोर अपेक्षित है।
• अन्य कंपनियों की तुलना में, प्रकाशित विशेषताएँ हैं: हर इंटरव्यू में एक कौशल की संरचना, संभावित केस स्टडी या व्हाइटबोर्ड अभ्यास और ऐसा निर्णय जिसमें कई सप्ताह लग सकते हैं। हर कौशल क्षेत्र की अलग तैयारी करें और आरेख बनाने के लिए तैयार रहें।

LinkedIn समय के बारे में एक बात प्रकाशित करता है: इंटरव्यू के बाद निर्णय लेने में कई सप्ताह लग सकते हैं। यह इंटरव्यू की संख्या या अवधि अथवा भर्ती कॉल और इंटरव्यू चरण के बीच का अंतराल प्रकाशित नहीं करता।

कठिनाई हर इंटरव्यू में विषयों की व्यापकता के बजाय प्रत्येक क्षेत्र की गहराई में है। चूँकि हर इंटरव्यू एक अलग कौशल क्षेत्र पर केंद्रित होता है, इंटरव्यूअर पूरी बातचीत में पाइपलाइन या मॉडलिंग की गहराई तक जा सकता है, और केवल सतही उत्तर रखने वाले उम्मीदवार के पास कहने के लिए सामग्री समाप्त हो जाएगी। हर क्षेत्र को ऐसे तैयार करें जैसे वही एकमात्र क्षेत्र हो।

प्रकाशित संरचना का अनुसरण करें: एक समय में एक कौशल क्षेत्र की गहराई से तैयारी करें।

• SQL और मॉडलिंग की गहन तैयारी। विंडो फ़ंक्शन, डीडुप्लिकेशन और धीरे-धीरे बदलने वाले आयाम लिखने व समझाने का अभ्यास करें, फिर उनके पीछे किए गए स्कीमा विकल्पों का बचाव करें।
• व्हाइटबोर्ड पर पाइपलाइन डिज़ाइन। ऐसी दो या तीन प्रणालियाँ तैयार रखें जिन्हें आप विफलता के तरीकों सहित शुरू से अंत तक बना सकें, क्योंकि व्हाइटबोर्ड अभ्यास की संभावना प्रकाशित की गई है।
• सिस्टम के समझौते। पार्टिशनिंग, फ़ॉर्मैट और बैच बनाम स्ट्रीमिंग के साथ हर विकल्प की लागत समझें।
• पिछले काम के प्रमाण। डेटा गुणवत्ता की ऐसी घटना जिसे आपने संभाला हो: आपने क्या पकड़ा, किसे बताया और क्या बदला।
• प्रारूप का पूर्वाभ्यास। SubcueAI के साथ एक मॉक इंटरव्यू आपको लगातार पूछे जाने वाले सवालों के बीच किसी एक कौशल क्षेत्र का अभ्यास करने देता है, और LinkedIn इसी स्वरूप का वर्णन करता है।