NVIDIA डेटा इंजीनियरों का इंटरव्यू कैसे लेता है
द्वारा Aaron Cao · अपडेट
Data Engineer के और इंटरव्यू सवाल →
NVIDIA की डेटा इंजीनियर इंटरव्यू प्रक्रिया के चरण क्या हैं?
NVIDIA डेटा इंजीनियर के लिए अलग प्रक्रिया के बजाय सभी भूमिकाओं की नियुक्ति प्रक्रिया प्रकाशित करता है, इसलिए नीचे दिए चरण प्रकाशित चरण हैं; इस पृष्ठ पर स्क्रीनिंग, कोडिंग, सिस्टम डिजाइन, व्यवहारपरक और ऑनसाइट तैयारी की श्रेणियां हैं, NVIDIA के चरणों के नाम नहीं।
- फोन इंटरव्यू। पूर्णकालिक भूमिकाओं के लिए उम्मीदवार आम तौर पर पहले फोन इंटरव्यू और फिर वर्चुअल या व्यक्तिगत इंटरव्यू देते हैं। इंटर्न आम तौर पर केवल फोन इंटरव्यू देते हैं।
- टीम और अन्य लोगों के साथ इंटरव्यू। आप नियुक्ति प्रबंधक, टीम के सदस्यों और अन्य समूहों के कर्मचारियों से मिलते हैं। इंटरव्यू आमने-सामने, छोटे समूह या पैनल के रूप में होते हैं और प्रत्येक आम तौर पर 30-60 मिनट चलता है।
- संभवतः एक कोडिंग अभ्यास। तकनीकी भूमिकाओं के उम्मीदवारों से कोडिंग अभ्यास पूरा करने को कहा जा सकता है, जो आम तौर पर HackerRank का उपयोग करके व्हाइटबोर्ड पर या NVIDIA द्वारा दिए गए लैपटॉप पर किया जाता है। डेटा इंजीनियर एक तकनीकी भूमिका है; इसके लिए तैयारी करें।
- ऑनसाइट। प्रस्ताव के लिए विचार किए जाने से पहले NVIDIA कार्यालय में ऑनसाइट, व्यक्तिगत इंटरव्यू पूरा करना अनिवार्य है।
- Insider Chat. अंतिम इंटरव्यू के दौरान सभी उम्मीदवारों को दी जाने वाली वैकल्पिक 15-मिनट की बैठक। इसका नियुक्ति संबंधी निर्णयों पर प्रभाव नहीं पड़ता।
NVIDIA यह प्रकाशित नहीं करता कि डेटा इंजीनियर के कितने इंटरव्यू होते हैं या उनमें से किसमें सिस्टम डिजाइन शामिल होता है।
हर इंटरव्यू में क्या परखा जाता है?
NVIDIA अपने इंटरव्यू का स्वरूप और यह नियम प्रकाशित करता है कि ChatGPT जैसे गैर-अनुमोदित बाहरी टूल का उपयोग करने पर अयोग्य घोषित कर दिया जाता है, लेकिन मूल्यांकन मानदंड प्रकाशित नहीं करता। डेटा इंजीनियर के लिए व्यावहारिक अर्थ: टीम के भीतर और बाहर के लोगों के साथ 30-60 मिनट की कई बातचीत, जिनमें से प्रत्येक एक ही काम को अलग दृष्टिकोण से देख सकती है, और HackerRank पर चलने वाला कोडिंग अभ्यास।
सामान्यतः डेटा इंजीनियर इंटरव्यू में इनका आकलन होता है:
- SQL और डेटा मॉडलिंग। सीमित समय में सही क्वेरी और आवश्यकताएं बदलने पर भी टिकाऊ स्कीमा। SQL या ट्रांसफॉर्मेशन कोडिंग HackerRank अभ्यास में आ सकती है।
- पाइपलाइन और ऑर्केस्ट्रेशन। निर्भरताएं, आइडेम्पोटेंट पुनः संचालन, बैकफिल और देर से आने वाले या गलत स्वरूप वाले स्रोत।
- वितरित डेटा सिस्टम। विभाजन, स्टोरेज फॉर्मेट, बैच बनाम स्ट्रीमिंग और लागत—त्वरित कंप्यूटिंग पर काम करने वाली NVIDIA जैसी जगह में अक्सर इसका अर्थ विशाल डेटा मात्रा और थ्रूपुट में वास्तविक रुचि होता है।
- डेटा गुणवत्ता और स्वामित्व। पहचान, संचार और रोकथाम, जिनके बारे में टीम के सदस्य और अन्य समूहों के लोग डेटा से जुड़े अपने-अपने दृष्टिकोण से पूछेंगे।
डेटा इंजीनियर के चरण सॉफ्टवेयर इंजीनियर या डेटा साइंटिस्ट से कैसे अलग हैं?
NVIDIA की प्रकाशित प्रक्रिया सभी भूमिकाओं के लिए समान है, इसलिए ये अंतर NVIDIA की नीति के बजाय सामान्य प्रचलन पर आधारित हैं।
- सॉफ्टवेयर इंजीनियर इंटरव्यू की तुलना में, कोडिंग अभ्यास में व्यापक एल्गोरिदम के बजाय डेटा मैनिपुलेशन और SQL पर अधिक जोर तथा डिजाइन प्रश्नों में डेटा प्रवाह, स्टोरेज और ताजगी पर ध्यान होने की अपेक्षा करें।
- डेटा साइंटिस्ट इंटरव्यू की तुलना में, सांख्यिकी और मॉडलिंग पर कम तथा समय पर भरोसेमंद डेटा उपलब्ध कराने वाले सिस्टम पर अधिक ध्यान होने की अपेक्षा करें।
- अन्य कंपनियों की तुलना में, प्रकाशित विवरणों में तीन बातें प्रमुख हैं: प्रस्ताव से पहले व्यक्तिगत ऑनसाइट अनिवार्य है, इंटरव्यू लेने वाले लोग टीम के साथ-साथ अन्य समूहों से भी आते हैं, और टूल संबंधी नियम तथा उल्लंघन पर अयोग्यता स्पष्ट हैं। यात्रा की योजना बनाएं, विभिन्न टीमों से जुड़े प्रश्नों की तैयारी करें और इंटरव्यू कक्ष में केवल स्वयं पर भरोसा रखें।
इसमें कितना समय लगता है और यह कितना कठिन है?
NVIDIA समयसीमा के बारे में एक बात प्रकाशित करता है: अधिकांश उम्मीदवारों को पहले इंटरव्यू के बाद कुछ सप्ताह के भीतर निर्णय मिल जाता है। NVIDIA इंटरव्यू की संख्या या वर्चुअल चरणों और ऑनसाइट के बीच का अंतराल प्रकाशित नहीं करता।
कठिनाई किसी एक मुश्किल चरण के बजाय अलग-अलग इंटरव्यूकर्ताओं के कारण विषयों की व्यापकता में है। नियुक्ति प्रबंधक, टीम के सदस्यों और अन्य समूहों के कर्मचारियों को प्रत्येक 30-60 मिनट मिलने पर डेटा इंजीनियर से एक ही पाइपलाइन को उसके डेटा के उपभोक्ता और उसका रखरखाव करने वाले इंजीनियर—दोनों को समझाने के लिए कहा जाएगा। कोडिंग अभ्यास समयबद्ध, निष्पादन योग्य घटक जोड़ता है और बाहरी टूल के कारण अयोग्यता होने से आपका तर्क स्पष्ट रूप से आपका अपना होना चाहिए।
NVIDIA डेटा इंजीनियर इंटरव्यू की तैयारी कैसे करें?
प्रकाशित स्वरूप के अनुसार तैयारी करें: कई छोटी बातचीत, संभावित HackerRank अभ्यास और एक ऑनसाइट।
- HackerRank का अभ्यास। समय सीमा में HackerRank जैसे परिवेश में SQL और डेटा मैनिपुलेशन की समस्याएं हल करें और अपना तरीका बोलकर समझाएं, क्योंकि अभ्यास आपके अपने सेटअप के बजाय व्हाइटबोर्ड या उपलब्ध कराए गए लैपटॉप पर हो सकता है।
- दो पाइपलाइन डिजाइन। ऐसे सिस्टम जिन्हें आपने बनाया है या बनाएंगे, शुरू से अंत तक चित्रित करें और उनकी विफलता की स्थितियां तथा आपके चुने समझौते बताएं।
- अन्य समूहों के लिए उत्तर। किसी डेटा गुणवत्ता घटना को विश्लेषक, शोधकर्ता और प्लेटफॉर्म इंजीनियर को समझाने का अभ्यास करें, क्योंकि इंटरव्यूकर्ता अन्य समूहों से भी आते हैं।
- ऑनसाइट की व्यवस्था। प्रस्ताव से पहले व्यक्तिगत ऑनसाइट अनिवार्य है, इसलिए इसकी योजना पहले से बनाएं।
- प्रारूप का पूर्वाभ्यास। SubcueAI के साथ एक मॉक इंटरव्यू आपको कोडिंग, डिजाइन और पिछले काम के बीच जाने वाली 30-60 मिनट की बातचीत का अभ्यास करने देता है; NVIDIA के इंटरव्यू में ChatGPT जैसे गैर-अनुमोदित बाहरी टूल का उपयोग अयोग्यता का कारण बनता है, इसलिए उस दिन हर टूल पीछे छोड़ दें।
NVIDIA कैसे नियुक्ति करती है
- For full-time roles, candidates typically participate in phone interviews followed by virtual or in-person interviews; interns typically complete phone interviews only. [स्रोत]
- Candidates meet the hiring manager, team members, and employees from other groups; one-on-one, small group, or panel interviews usually last 30-60 minutes each. [स्रोत]
- An onsite, in-person interview at an NVIDIA office must be completed before a candidate can be considered for an offer. [स्रोत]
- Candidates for technical roles may be asked to complete a coding exercise, usually done using HackerRank on a whiteboard or on a laptop NVIDIA provides. [स्रोत]
- Using unapproved outside tools such as ChatGPT during the interview results in disqualification of the candidacy. [स्रोत]
- An Insider Chat is an optional 15-minute meeting offered to all candidates during the final interview that does not influence hiring decisions; most candidates have a decision within a matter of weeks from their first interview. [स्रोत]
तथ्य 2026-09-03 को सत्यापित
नमूना प्रश्न
- ऐसी पाइपलाइन डिजाइन करें जो हजारों उपकरणों से टेलीमेट्री एकत्र करे और उसे दैनिक रिपोर्ट तथा तदर्थ विश्लेषण—दोनों के लिए क्वेरी योग्य बनाए।
- ऐसी क्वेरी लिखें जो चलती हुई समय-सीमा में प्रत्येक उपकरण की पहली विफलता घटना खोजे और समझाएं कि आप उसका परीक्षण कैसे करेंगे।
- एक डाउनस्ट्रीम टीम कहती है कि कल के कुल आंकड़े गलत हैं। आप कैसे पता लगाएंगे कि पाइपलाइन ने त्रुटि कहां उत्पन्न की?
- बिना दोहरी गणना के एक बड़े बैकफिल को दोबारा चलाने के लिए सुरक्षित कैसे बनाएंगे?
- ऐसे डेटा मॉडल के बारे में बताएं जिसे लॉन्च के बाद बदलना पड़ा और आप अलग तरीके से क्या डिजाइन करेंगे।
- आप निर्धारित बैच के बजाय स्ट्रीमिंग डिजाइन कब चुनेंगे और जटिलता के लिहाज से उसकी क्या लागत होगी?
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
- क्या मैं NVIDIA इंटरव्यू के दौरान ChatGPT या कोई अन्य AI टूल इस्तेमाल कर सकता हूं?
- नहीं। NVIDIA के अनुसार, इंटरव्यू के दौरान ChatGPT जैसे गैर-अनुमोदित बाहरी टूल का उपयोग करने पर उम्मीदवारी अयोग्य घोषित हो जाती है। अभ्यास टूल का उपयोग इंटरव्यू से पहले करें, उसके दौरान नहीं।
- क्या व्यक्तिगत इंटरव्यू अनिवार्य है?
- हां। NVIDIA के अनुसार, किसी उम्मीदवार पर प्रस्ताव के लिए विचार करने से पहले NVIDIA कार्यालय में ऑनसाइट, व्यक्तिगत इंटरव्यू पूरा करना अनिवार्य है।
- क्या कोडिंग अभ्यास होगा?
- संभवतः। NVIDIA के अनुसार, तकनीकी भूमिकाओं के उम्मीदवारों से कोडिंग अभ्यास पूरा करने को कहा जा सकता है, जो आम तौर पर HackerRank का उपयोग करके व्हाइटबोर्ड पर या NVIDIA द्वारा दिए गए लैपटॉप पर किया जाता है।
- निर्णय मिलने में कितना समय लगता है?
- NVIDIA के अनुसार, अधिकांश उम्मीदवारों को पहले इंटरव्यू के बाद कुछ सप्ताह के भीतर निर्णय मिल जाता है।