Microsoftのデータエンジニア面接の進め方

Microsoftが公開しているのはラウンドごとの台本ではなく、面接の簡潔な概要です。そのため、以下ではMicrosoftが公表している内容に、このページで使用する準備カテゴリー（スクリーニング、コーディング、システム設計、行動面接、オンサイト）を加えて説明します。これらはMicrosoftが用いるラウンド名ではありません。

• 対話。Microsoftの面接の多くは、将来のチームメンバーや部門横断の同僚候補との2-4回の対話で構成され、各回は最長1時間です。データエンジニアの場合、同僚候補には、あなたのパイプラインに依存するダッシュボードやモデルを扱う人々も含まれると考えられます。
• 実施場所。面接は電話、Microsoft Teams、または対面で行われます。一部の職種では、コードの記述、クリエイティブポートフォリオの共有、または成果物の提出を求められます。データ関連職は明確にコードを書くグループに属します。
• 技術ラウンド。技術面接は問題解決を中心としています。技術的な卓越性と中核的な能力に加え、コンピテンシーに基づく質問や履歴書に関する質問も扱います。
• コーディングの進め方。自信のある言語だけでコードを書き、疑似コードは使用せず、コードを実行およびコンパイルできる第三者製のコーディングツールを使用します。

Microsoftは、選考全体にかかる期間や、2-4回の対話のうちどれがデータエンジニア向けのシステム設計ディスカッションになるかを公開していません。

公開情報で重視されているのは問題解決です。技術的な卓越性と中核的な能力が、コンピテンシーに基づく質問と履歴書を通じて確認されます。実際には、履歴書に記載したすべてのプロジェクトについて、個々の判断まで質問される可能性があります。また、疑似コードは認められずツールでコンパイルされるため、すべてのコーディング回答が実際に動作する必要があります。

一般にデータエンジニア面接では4つの領域が評価され、問題解決という枠組みはそのすべてに当てはまります。

• SQLとデータモデリング。最初の実行で正しい結果を返すクエリと、要件変更を踏まえて根拠を説明できるスキーマ。
• パイプラインとオーケストレーション。依存関係、冪等な再実行、バックフィル、遅延または不正な形式のソースへの対応。
• 分散データシステム。パーティショニング、ファイル形式、バッチとストリーミングの比較、各選択肢のコスト。
• データ品質とオーナーシップ。不良データを検出する方法、誰に通知するか、再発をどう防ぐか。

明示的に許可されていない限り、評価や面接では外部の支援を受けずに自分自身のスキルを示す必要があります。そのため、動作するコードも、その根拠となる思考も、どちらも自分のものでなければなりません。

Microsoftは職種ごとに異なる形式ではなく、1つの技術面接形式を説明しています。そのため、以下の違いは各職種における一般的な慣行であり、Microsoftの方針ではありません。

• ソフトウェアエンジニア面接との比較では、実行を求められるコードは幅広いアルゴリズム問題よりも、データ操作、変換ロジック、SQLに重点が置かれる傾向があります。また、設計問題はデータの移動、保存、鮮度を扱う傾向があります。
• データサイエンティスト面接との比較では、統計的推論やモデリングは少なく、信頼できるデータを期限どおりに届けるシステムがより重視されます。
• 他社との比較では、公開されている3つの特徴が当日の進行を形作ります。長時間のパネル面接ではなく少数の1時間単位の対話であること、実際のツールでコンパイルできるコードが必要なこと、部門横断の同僚候補が同席することです。エンジニアだけでなく、エンジニアではない相手にも自分の仕事を説明できるよう準備してください。

Microsoftは選考期間を公開していません。公開されているのは面接の規模で、最長1時間の対話が2-4回です。一部の企業が説明する複数ラウンドのオンサイト面接より短いため、各対話の比重は大きくなります。

難しさは理論よりも実践にあります。疑似コードは使用できず、コーディングツールでコードが実行されるため、小さなミスもすぐに明らかになります。また、コンピテンシーや履歴書に関する質問もあるので、1時間のうちにクエリから過去のプロジェクト、さらに設計上のトレードオフへと話題が移る可能性があります。教科書的なトピックを広く知ることより、自分の仕事を深く理解していることが重要です。

公開されている形式に合わせ、自信のある言語で、問題解決、コンピテンシー、履歴書の3点を準備してください。

• 練習でも実行する。面接ツールではコードがコンパイルされ、疑似コードは認められないため、実行可能な環境でSQLや変換処理の問題を解き、考え方を声に出して説明してください。
• 1つの言語を深く習得する。最も得意な言語を選び、それを使い続けてください。Microsoftは、その言語だけでコードを書くよう案内しています。
• 履歴書を意思決定の粒度で見直す。履歴書に記載した各パイプラインやプラットフォームについて、採用した設計、却下した代替案、対処した障害を説明できるようにしてください。
• 部門横断的な回答を準備する。対話には部門横断の同僚候補も参加するため、データ品質のインシデントをアナリストとプロダクトマネージャーのそれぞれに説明する練習をしてください。
• 1時間の流れをリハーサルする。SubcueAIを使った模擬面接では、1回のセッション内でコーディング、コンピテンシー、履歴書に関する質問を切り替える練習ができます。実際の面接では、明示的に許可されていない限り、外部の支援は認められません。