NVIDIAのデータエンジニア面接プロセス

NVIDIAが公開しているのはデータエンジニア専用ではなく全職種共通の採用プロセスです。そのため、以下は公開されている段階です。このページにあるスクリーニング、コーディング、システム設計、行動面接、オンサイトという区分は準備用のカテゴリーであり、NVIDIAが定めた面接ラウンドの名称ではありません。

• 電話面接。正社員候補者は通常、電話面接を受けた後、オンラインまたは対面面接に進みます。インターン候補者は通常、電話面接のみを受けます。
• チーム内外の社員との面接。採用マネージャー、チームメンバー、他部門の社員と面接します。形式は1対1、少人数グループ、またはパネルで、通常は各回30-60分です。
• コーディング課題が出る可能性。技術職の候補者にはコーディング課題が課される場合があります。通常はHackerRankを使用し、ホワイトボードまたはNVIDIAが用意するノートパソコンで実施されます。データエンジニアは技術職なので、準備しておきましょう。
• オンサイト面接。内定候補として検討されるには、NVIDIAのオフィスで対面のオンサイト面接を完了する必要があります。
• Insider Chat。最終面接中にすべての候補者へ案内される、任意参加の15分間のミーティングです。採用判断には影響しません。

NVIDIAは、データエンジニアの面接回数や、どの面接でシステム設計を扱うかを公開していません。

NVIDIAは面接の形式と、ChatGPTなどの未承認の外部ツールを使用すると失格になるという規則を公開していますが、評価基準は公開していません。データエンジニア向けに実務的に解釈すると、チーム内外の社員との30-60分の会話が複数回あり、それぞれが同じ業務を異なる角度から確認し、さらにHackerRankで実行するコーディング課題が加わる可能性があります。

一般的なデータエンジニア面接では、次の能力が評価されます。

• SQLとデータモデリング。制限時間内に正しいクエリを書けることと、要件が変わっても耐えられるスキーマを設計できることです。SQLやデータ変換のコーディングは、HackerRank課題で問われる可能性があります。
• 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入力データへの対応です。
• 分散データシステム。パーティショニング、ストレージ形式、バッチ処理とストリーミング処理の比較、コストです。アクセラレーテッドコンピューティングを手掛ける企業では、大規模なデータ量とスループットへの強い関心が伴うことがよくあります。
• データ品質とオーナーシップ。問題の検知、共有、再発防止です。チームメンバーや他部門の社員は、それぞれのデータ利用者としての視点から質問します。

NVIDIAが公開しているプロセスは全職種で共通です。そのため、以下の違いはNVIDIAの方針ではなく、一般的な採用実務に基づきます。

• ソフトウェアエンジニア面接との比較では、コーディング課題は幅広いアルゴリズムよりもデータ操作とSQLに重点が置かれ、設計問題ではデータフロー、ストレージ、鮮度が問われると考えられます。
• データサイエンティスト面接との比較では、統計やモデリングの比重が低く、信頼できるデータを期限どおりに届けるシステムの比重が高くなると考えられます。
• 他社との比較では、公開情報のうち3点が際立っています。内定前に対面のオンサイト面接が必須であること、チームだけでなく他部門の社員も面接官になること、ツールに関する規則と違反時の失格処分が明示されていることです。移動の計画を立て、部門横断の質問に備え、面接中は自分の力だけで対応してください。

NVIDIAが公開している選考期間の説明は1つです。大半の候補者は、最初の面接から数週間以内に結果を受け取ります。面接回数や、オンライン面接からオンサイト面接までの間隔は公開されていません。

難しさは、特定の1回が極端に難しいことよりも、複数の面接官が幅広い観点から評価する点にあります。採用マネージャー、チームメンバー、他部門の社員がそれぞれ30-60分を使うため、データエンジニアは同じパイプラインについて、そのデータを利用する人にも、保守を担当するエンジニアにも説明することになります。コーディング課題では、制限時間内に実行可能な成果を示す必要があります。また、外部ツールの使用は失格につながるため、推論過程が自分自身のものであることを明確に示さなければなりません。

公開されている形式に合わせて、複数回の短い会話、出題される可能性があるHackerRank課題、オンサイト面接に備えましょう。

• HackerRankでの練習。HackerRankに似た環境でSQLとデータ操作の問題を制限時間内に解き、考え方を声に出して説明してください。課題は自分の環境ではなく、ホワイトボードまたは用意されたノートパソコンで実施される場合があります。
• 2つのパイプライン設計。実際に構築した、または構築するとしたら採用するシステムを端から端まで図示し、障害モードと選択したトレードオフを説明できるようにします。
• 部門横断の回答。他部門の社員も面接官になるため、データ品質のインシデントについて、アナリスト、研究者、プラットフォームエンジニアのそれぞれに説明する練習をしてください。
• オンサイト面接の手配。内定前に対面のオンサイト面接が必須なので、早めに計画してください。
• 形式のリハーサル。SubcueAIとの模擬面接では、コーディング、設計、過去の業務を行き来する30-60分の会話を練習できます。NVIDIAの面接では、ChatGPTなどの未承認の外部ツールを使用すると失格になるため、当日はすべてのツールを使わずに臨んでください。