Microsoft डेटा इंजीनियरों का इंटरव्यू कैसे लेता है

Microsoft अपने इंटरव्यू की राउंड-दर-राउंड रूपरेखा के बजाय एक संक्षिप्त विवरण प्रकाशित करता है, इसलिए नीचे दिया गया स्वरूप उसके बताए विवरण और इस पेज की तैयारी श्रेणियों (स्क्रीनिंग, कोडिंग, सिस्टम डिज़ाइन, व्यवहारिक और ऑनसाइट) का मेल है; ये Microsoft के राउंड के नाम नहीं हैं।

• बातचीत। अधिकांश Microsoft इंटरव्यू में संभावित टीम सदस्यों और विभिन्न विभागों के सहकर्मियों के साथ 2-4 बातचीत होती हैं, जिनमें से प्रत्येक एक घंटे तक चलती है। डेटा इंजीनियर के लिए अपेक्षा रखें कि इनमें वे लोग भी होंगे जिनके डैशबोर्ड और मॉडल आपकी पाइपलाइनों पर निर्भर करते हैं।
• वे कहाँ होती हैं। इंटरव्यू फ़ोन पर, Microsoft Teams पर या आमने-सामने हो सकते हैं। कुछ भूमिकाओं के लिए उम्मीदवारों से कोड लिखने, रचनात्मक पोर्टफ़ोलियो साझा करने या काम के नमूने देने को कहा जाता है; डेटा की भूमिका स्पष्ट रूप से कोड लिखने वाली श्रेणी में आती है।
• तकनीकी राउंड। तकनीकी इंटरव्यू समस्या-समाधान पर आधारित होते हैं। इनमें तकनीकी उत्कृष्टता और मुख्य दक्षताओं के साथ-साथ योग्यता-आधारित सवाल और आपके रिज़्यूमे से जुड़े सवाल शामिल होते हैं।
• कोडिंग कैसे होती है। आप केवल उसी भाषा में कोड लिखते हैं जिसमें आप दक्ष हैं, आपको स्यूडोकोड का उपयोग न करने के लिए कहा जाता है और आप किसी तीसरे पक्ष के कोडिंग टूल का उपयोग करते हैं जिसमें अपना कोड चला और कंपाइल कर सकते हैं।

Microsoft यह प्रकाशित नहीं करता कि पूरी प्रक्रिया में कितना समय लगता है या डेटा इंजीनियर के लिए 2-4 बातचीतों में से कौन-सी सिस्टम डिज़ाइन चर्चा होती है।

प्रकाशित विवरण में समस्या-समाधान पर ज़ोर है: तकनीकी उत्कृष्टता और मुख्य दक्षताएँ, जिन्हें योग्यता-आधारित सवालों और आपके रिज़्यूमे के माध्यम से जाँचा जाता है। इसका व्यावहारिक अर्थ है कि आपके रिज़्यूमे की हर परियोजना में लिए गए प्रत्येक निर्णय पर सवाल हो सकता है और कोडिंग का हर उत्तर चलना चाहिए, क्योंकि स्यूडोकोड स्वीकार नहीं किया जाता और टूल कोड कंपाइल करता है।

आमतौर पर डेटा इंजीनियर इंटरव्यू में चार क्षेत्रों का आकलन होता है और समस्या-समाधान का ढाँचा उन सभी पर लागू होता है:

• SQL और डेटा मॉडलिंग। ऐसी क्वेरी जो पहली बार में सही उत्तर दे और ऐसी स्कीमा जिसका औचित्य बदलती आवश्यकताओं के संदर्भ में समझाया जा सके।
• पाइपलाइन और ऑर्केस्ट्रेशन। निर्भरताएँ, आइडेम्पोटेंट री-रन, बैकफ़िल तथा देर से आने वाले या गलत स्वरूप वाले स्रोत को संभालने का तरीका।
• वितरित डेटा सिस्टम। पार्टिशनिंग, फ़ाइल फ़ॉर्मेट, बैच बनाम स्ट्रीमिंग और हर विकल्प की लागत।
• डेटा गुणवत्ता और स्वामित्व। खराब डेटा कैसे पकड़ा जाता है, इसकी सूचना किसे मिलती है और इसे दोबारा होने से क्या रोकता है।

आकलन और इंटरव्यू के दौरान आपको बाहरी सहायता के बिना अपने कौशल दिखाने होंगे, जब तक उसकी स्पष्ट अनुमति न दी गई हो; इसलिए चलने वाला कोड और उसके पीछे का तर्क, दोनों आपके अपने होने चाहिए।

Microsoft हर भूमिका के लिए अलग प्रारूप बताने के बजाय एक ही तकनीकी इंटरव्यू प्रारूप का वर्णन करता है, इसलिए नीचे दिए गए अंतर इन भूमिकाओं की सामान्य प्रथा हैं, Microsoft की नीति नहीं।

• सॉफ़्टवेयर इंजीनियर इंटरव्यू की तुलना में, आपसे चलाने के लिए कहा गया कोड व्यापक एल्गोरिदम प्रश्नों के बजाय डेटा में बदलाव, ट्रांसफ़ॉर्मेशन लॉजिक और SQL पर अधिक केंद्रित होता है, जबकि डिज़ाइन के सवाल प्रायः डेटा की आवाजाही, स्टोरेज और ताज़गी से जुड़े होते हैं।
• डेटा साइंटिस्ट इंटरव्यू की तुलना में, सांख्यिकीय तर्क और मॉडलिंग पर कम तथा समय पर भरोसेमंद डेटा पहुँचाने वाले सिस्टम पर अधिक सवालों की अपेक्षा रखें।
• अन्य कंपनियों की तुलना में, प्रकाशित विवरण के तीन पहलू इंटरव्यू के दिन को आकार देते हैं: लंबे पैनल के बजाय घंटे-भर की कुछ बातचीत, वास्तविक टूल में कंपाइल होने वाला कोड और बातचीत में विभिन्न विभागों के सहकर्मी। अपने काम को इंजीनियर के साथ-साथ गैर-इंजीनियर को भी समझाने की तैयारी करें।

Microsoft कोई समय-सीमा प्रकाशित नहीं करता। वह इंटरव्यू का जो आकार बताता है, वह है 2-4 बातचीत, जिनमें से प्रत्येक एक घंटे तक चलती है। यह कुछ कंपनियों द्वारा बताए गए कई राउंड वाले ऑनसाइट इंटरव्यू से छोटा है, इसलिए हर बातचीत का महत्व अधिक होता है।

कठिनाई सैद्धांतिक से अधिक व्यावहारिक है। चूँकि आप स्यूडोकोड इस्तेमाल नहीं कर सकते और कोडिंग टूल आपका कोड चलाता है, छोटी गलतियाँ तुरंत दिखाई देती हैं। योग्यता और रिज़्यूमे से जुड़े सवालों के कारण इंटरव्यू एक घंटे के भीतर किसी क्वेरी से पिछली परियोजना और फिर डिज़ाइन से जुड़े समझौते तक जा सकता है। पाठ्यपुस्तक के विषयों की व्यापक जानकारी से अधिक महत्वपूर्ण अपने काम की गहरी समझ है।

प्रकाशित प्रारूप के अनुरूप तैयारी करें: समस्या-समाधान, दक्षताएँ और आपका रिज़्यूमे—उस भाषा में जिसमें आप दक्ष हैं।

• अभ्यास को चलाकर देखें। SQL और ट्रांसफ़ॉर्मेशन की समस्याएँ ऐसे परिवेश में हल करें जो उन्हें निष्पादित करता हो और साथ-साथ अपना तरीका समझाते जाएँ, क्योंकि इंटरव्यू टूल कोड कंपाइल करता है और स्यूडोकोड स्वीकार नहीं किया जाता।
• एक भाषा की गहरी समझ। वह भाषा चुनें जिसमें आप सबसे अधिक दक्ष हैं और उसी पर टिके रहें; Microsoft केवल उसी भाषा में कोड लिखने को कहता है।
• निर्णय के स्तर तक रिज़्यूमे की तैयारी। अपने रिज़्यूमे की हर पाइपलाइन या प्लेटफ़ॉर्म के लिए डिज़ाइन का चुनाव, अस्वीकार किया गया विकल्प और संभाली गई विफलता तैयार रखें।
• विभिन्न विभागों के लिए उत्तर। किसी डेटा गुणवत्ता घटना को विश्लेषक और उत्पाद प्रबंधक को समझाने का अभ्यास करें, क्योंकि बातचीत में विभिन्न विभागों के सहकर्मी शामिल होते हैं।
• पूरे घंटे का पूर्वाभ्यास। SubcueAI के साथ एक मॉक इंटरव्यू आपको एक ही सत्र में कोडिंग, योग्यता और रिज़्यूमे से जुड़े सवालों के बीच जाने का अभ्यास कराता है; वास्तविक इंटरव्यू में बाहरी सहायता की अनुमति नहीं होती, जब तक उसे स्पष्ट रूप से मंज़ूरी न दी गई हो।