Cara LinkedIn mewawancarai Data Engineer

LinkedIn memublikasikan garis besar proses perekrutannya, bukan skenario untuk setiap posisi, jadi tahapan di bawah mengikuti garis besar tersebut; penyaringan, pemrograman, desain sistem, perilaku, dan wawancara di lokasi adalah kategori persiapan di halaman ini, bukan nama tahapan LinkedIn.

• Panggilan perekrutan. Jika Anda memenuhi kualifikasi dan terpilih untuk melanjutkan, tim perekrutan akan menjadwalkan panggilan dan mungkin juga menjadwalkan panggilan video bersama manajer perekrutan atau anggota tim lainnya.
• Tahap wawancara. Anda bertemu beberapa anggota tim lainnya, dan setiap wawancara berfokus pada bidang keterampilan yang berbeda. Untuk seorang data engineer, bidang-bidang tersebut kemungkinan berkaitan dengan SQL dan pemodelan, pipeline, sistem, serta pengalaman kerja, meskipun LinkedIn tidak mencantumkannya.
• Studi kasus atau papan tulis. Bergantung pada posisinya, kandidat mungkin diminta mempresentasikan studi kasus atau mengerjakan latihan di papan tulis. Untuk posisi data, kandidat lebih mungkin diminta menggambar pipeline atau skema di papan tulis daripada mempresentasikan kasus.
• Keputusan. LinkedIn mungkin memerlukan waktu beberapa minggu untuk mengambil keputusan setelah wawancara.

LinkedIn tidak memublikasikan jumlah wawancara yang dijalani seorang Data Engineer, durasi setiap wawancara, atau apakah ada penilaian pemrograman.

Format yang dipublikasikan menetapkan satu bidang keterampilan untuk setiap wawancara. Ini berguna karena Anda dapat mempersiapkan setiap bidang secara mendalam, alih-alih mengira setiap pewawancara akan membahas semuanya, dan kelemahan pada satu bidang tidak dapat tertutupi oleh keunggulan di bidang lain.

Secara umum, wawancara Data Engineer menilai empat bidang, dan pembagian berikut merupakan perkiraan yang masuk akal tentang bagaimana wawancara LinkedIn yang berfokus pada keterampilan akan dibagi untuk posisi ini:

• SQL dan pemodelan data. Kueri yang benar dan mudah dibaca dalam waktu terbatas serta skema yang mampu menghadapi perubahan kebutuhan.
• Pipeline dan orkestrasi. Dependensi, eksekusi ulang yang idempoten, backfill, serta sumber data yang terlambat atau berformat tidak valid.
• Sistem data terdistribusi. Partisi, format penyimpanan, batch dibandingkan streaming, dan biaya; untuk platform sosial besar, volume datanya membuat pertanyaan ini lebih konkret.
• Kualitas dan kepemilikan data. Deteksi, komunikasi, dan pencegahan, yang biasanya menjadi fokus pertanyaan tentang pengalaman kerja.

Garis besar yang dipublikasikan LinkedIn tidak dibedakan berdasarkan posisi, jadi perbedaan di bawah ini mengacu pada praktik umum.

• Dibandingkan dengan wawancara Software Engineer, bidang keterampilan teknis kemungkinan lebih menekankan SQL, manipulasi data, dan logika pipeline daripada rangkaian luas algoritma, sedangkan diskusi desain akan membahas aliran, penyimpanan, dan kesegaran data.
• Dibandingkan dengan wawancara Data Scientist, pertanyaan akan lebih sedikit membahas statistika dan pemodelan, tetapi lebih banyak membahas sistem yang menyediakan data tepercaya secara tepat waktu.
• Dibandingkan dengan perusahaan lain, ciri yang dipublikasikan adalah struktur satu keterampilan per wawancara, kemungkinan studi kasus atau latihan di papan tulis, serta keputusan yang mungkin memerlukan waktu beberapa minggu. Persiapkan setiap bidang keterampilan secara terpisah dan bersiaplah untuk menggambar.

LinkedIn memublikasikan satu keterangan waktu: keputusan setelah wawancara mungkin memerlukan waktu beberapa minggu. LinkedIn tidak memublikasikan jumlah atau durasi wawancara maupun jeda antara panggilan perekrutan dan tahap wawancara.

Tingkat kesulitannya terletak pada kedalaman setiap bidang, bukan keluasan setiap wawancara. Karena setiap wawancara berfokus pada bidang keterampilan yang berbeda, pewawancara dapat menggunakan seluruh percakapan untuk mendalami pipeline atau pemodelan, dan kandidat yang hanya memiliki jawaban dangkal akan kehabisan bahan. Persiapkan setiap bidang seolah-olah hanya bidang itulah yang akan diuji.

Ikuti struktur yang dipublikasikan: dalami satu bidang keterampilan pada satu waktu.

• Dalami SQL dan pemodelan. Berlatihlah menulis dan menjelaskan fungsi jendela, deduplikasi, dan dimensi yang berubah perlahan, lalu pertahankan alasan di balik pilihan skema tersebut.
• Desain pipeline di papan tulis. Siapkan dua atau tiga sistem yang dapat Anda gambar secara menyeluruh beserta mode kegagalannya karena latihan di papan tulis merupakan kemungkinan yang telah dipublikasikan.
• Trade-off sistem. Partisi, format, dan batch dibandingkan streaming, termasuk biaya dari setiap pilihan.
• Bukti pengalaman kerja. Siapkan insiden kualitas data yang Anda tangani: apa yang Anda temukan, siapa yang Anda beri tahu, dan apa yang Anda ubah.
• Latih formatnya. Sebuah wawancara simulasi dengan SubcueAI memungkinkan Anda melatih satu bidang keterampilan melalui pertanyaan mendalam yang berkelanjutan, sesuai dengan format yang dijelaskan LinkedIn.