Így interjúztat adatmérnököket a LinkedIn

A LinkedIn nem munkakörönkénti forgatókönyvet, hanem általános áttekintést tesz közzé a felvételi folyamatáról, ezért az alábbi szakaszok ezt az áttekintést követik; az előszűrés, a kódolás, a rendszertervezés, a viselkedési és a helyszíni interjú ezen az oldalon felkészülési kategóriák, nem pedig a LinkedIn fordulóinak elnevezései.

• A toborzói hívás. Ha megfelelsz a követelményeknek, és kiválasztanak a folytatásra, a toborzócsapat telefonhívást egyeztet veled, és videóhívást is szervezhet a leendő vezetővel vagy egy másik csapattaggal.
• Az interjúszakasz. További csapattagokkal találkozol, és minden interjú más készségterületre összpontosít. Adatmérnökként várhatóan az SQL és az adatmodellezés, az adatfolyamok, a rendszerek és a korábbi munkáid kerülnek előtérbe, bár ezeket a LinkedIn nem sorolja fel.
• Esettanulmány vagy táblás feladat. A munkakörtől függően a jelölteket esettanulmány bemutatására vagy táblás feladat megoldására kérhetik. Adatokkal kapcsolatos munkakörnél valószínűbb egy adatfolyam vagy séma táblán történő felvázolása, mint egy esettanulmány bemutatása.
• A döntés. A LinkedIn számára az interjúk után akár több hétig is eltarthat a döntéshozatal.

A LinkedIn nem közli, hogy egy adatmérnöknek hány interjúja van, azok meddig tartanak, illetve van-e kódolási felmérés.

A közzétett felépítés szerint minden interjú egyetlen készségterületre összpontosít. Ez hasznos: az egyes területekre alaposan felkészülhetsz, ahelyett hogy arra számítanál, hogy minden interjúztató mindent érint, ugyanakkor egy gyengébb területet nem fedhet el egy erősebb. A LinkedIn által alkalmazott rendszerben ezért minden készség külön figyelmet kap.

Az adatmérnöki interjúk általában négy területet mérnek, és észszerű feltételezés, hogy a LinkedIn készségközpontú interjúi is ezek mentén oszlanak meg ennél a munkakörnél:

• SQL és adatmodellezés. Időkorlát alatt is helyes, olvasható lekérdezések, valamint a változó követelményeknek ellenálló sémák.
• Adatfolyamok és munkafolyamat-vezérlés. Függőségek, idempotens újrafuttatások, visszamenőleges adatbetöltések, késve érkező vagy hibás formátumú források.
• Elosztott adatrendszerek. Particionálás, tárolási formátumok, kötegelt vagy adatfolyam-alapú feldolgozás és költségek; egy nagy közösségi platform adatmennyiségei kézzelfoghatóvá teszik ezeket a kérdéseket.
• Adatminőség és felelősségvállalás. Észlelés, kommunikáció és megelőzés; jellemzően ide tartoznak a korábbi munkára vonatkozó kérdések is.

A LinkedIn által közzétett áttekintés nem tesz különbséget a munkakörök között, ezért az alábbi eltérések az általános gyakorlatot tükrözik.

• A szoftvermérnöki interjúkhoz képest a műszaki készségterületek várhatóan inkább az SQL-re, az adatkezelésre és az adatfolyamok logikájára összpontosítanak, nem pedig algoritmusok széles körére; a tervezési beszélgetés pedig az adatáramlásról, a tárolásról és az adatok frissességéről szól.
• Az adattudósi interjúkhoz képest kevesebb statisztikára és statisztikai modellezésre, valamint több, a megbízható adatokat időben biztosító rendszerrel kapcsolatos kérdésre számíthatsz.
• Más vállalatokhoz képest a közzétett sajátosságok közé tartozik az interjúnként egy készségre épülő felépítés, az esetleges esettanulmány vagy táblás feladat, valamint az, hogy a döntés több hetet is igénybe vehet. Minden készségterületre külön készülj, és állj készen arra, hogy ábrákat rajzolj.

A LinkedIn egyetlen időzítésre vonatkozó tájékoztatást közöl: az interjúk után akár több hétig is tarthat a döntéshozatal. Nem teszi közzé az interjúk számát vagy hosszát, sem a toborzói hívás és az interjúszakasz közötti időt.

A nehézséget az egyes területek mélysége adja, nem az egy interjún belüli témák szélessége. Mivel minden interjú más készségterületre összpontosít, az interjúztató az egész beszélgetést az adatfolyamok vagy az adatmodellezés mélyreható vizsgálatára fordíthatja, és a csupán felszínes válaszokkal készülő jelölt hamar kifogy a mondanivalóból. Minden területre úgy készülj, mintha az lenne az egyetlen.

Kövesd a közzétett felépítést: egyszerre egy készségterülettel foglalkozz, alaposan.

• Az SQL és az adatmodellezés alapos ismerete. Gyakorold az ablakfüggvények, a duplikációk eltávolítása és a lassan változó dimenziók megírását és elmagyarázását, majd készülj fel az ezek mögötti sématervezési döntések megvédésére.
• Adatfolyam-tervezés táblán. Legyen két vagy három olyan rendszer, amelyet elejétől a végéig fel tudsz rajzolni a lehetséges hibamódokkal együtt, mivel a közzétett folyamat szerint előfordulhat táblás feladat.
• Rendszerszintű kompromisszumok. Particionálás, formátumok, kötegelt vagy adatfolyam-alapú feldolgozás, valamint az egyes választások költsége.
• Bizonyítékok a korábbi munkáidból. Egy adatminőségi incidens, amelyért te feleltél: mit észleltél, kit tájékoztattál, és min változtattál.
• Gyakorold a formátumot. A SubcueAI segítségével végzett próbainterjún tartós kérdezés mellett gyakorolhatsz egyetlen készségterületet, éppen abban a formában, amelyet a LinkedIn leír.