LinkedIn의 데이터 엔지니어 면접 방식
작성자 Aaron Cao · 업데이트
LinkedIn 데이터 엔지니어 면접 절차는 어떤 단계로 구성되나요?
LinkedIn은 직무별로 정해진 각본 대신 채용 방식의 개요를 공개하므로, 아래 단계는 그 개요를 따른 것입니다. 이 페이지의 스크리닝, 코딩, 시스템 설계, 행동 면접 및 현장 면접은 준비 범주일 뿐 LinkedIn의 면접 단계 명칭이 아닙니다.
- 채용 담당자와의 통화. 자격 요건을 충족하고 다음 단계의 후보로 선정되면 채용팀이 통화를 잡으며, 채용 관리자 또는 다른 팀원과의 화상 통화도 잡을 수 있습니다.
- 면접 단계. 여러 팀원을 추가로 만나며, 각 면접은 서로 다른 역량 영역에 중점을 둡니다. 데이터 엔지니어라면 해당 영역이 SQL과 데이터 모델링, 파이프라인, 시스템 및 과거 업무에 대응할 것으로 예상할 수 있지만, LinkedIn은 구체적인 영역을 공개하지 않습니다.
- 사례 연구 또는 화이트보드. 직무에 따라 후보자는 사례 연구를 발표하거나 화이트보드 과제를 수행하도록 요청받을 수 있습니다. 데이터 직무라면 사례를 발표하기보다 파이프라인이나 스키마를 화이트보드에 그릴 가능성이 더 큽니다.
- 채용 결정. LinkedIn이 면접 후 결정을 내리기까지 몇 주가 걸릴 수 있습니다.
LinkedIn은 데이터 엔지니어가 치르는 면접 횟수, 각 면접의 시간 또는 코딩 평가 실시 여부를 공개하지 않습니다.
각 면접에서는 무엇을 평가하나요?
공개된 방식에서는 면접마다 하나의 역량 영역을 평가합니다. 이는 각 면접관이 모든 것을 다룰 것이라고 예상하는 대신 각 영역을 깊이 있게 준비할 수 있다는 의미이며, 강점으로 약점을 가릴 수 없다는 의미이기도 합니다.
일반적으로 데이터 엔지니어 면접에서는 네 가지 영역을 평가하며, LinkedIn의 역량 중심 면접이 이 직무에서 어떻게 나뉠지 추정할 때 합리적인 기준이 됩니다.
- SQL과 데이터 모델링. 제한된 시간 안에 정확하고 읽기 쉬운 쿼리를 작성하는 능력과 변화하는 요구사항을 견디는 스키마를 평가합니다.
- 파이프라인과 오케스트레이션. 종속성, 멱등성을 보장하는 재실행, 백필, 늦게 도착하거나 형식이 잘못된 원천 데이터를 다룹니다.
- 분산 데이터 시스템. 파티셔닝, 저장 형식, 배치와 스트리밍의 비교, 비용을 다룹니다. 대규모 소셜 플랫폼에서는 데이터 규모 때문에 이러한 질문이 구체적입니다.
- 데이터 품질과 책임. 탐지, 커뮤니케이션 및 예방을 평가하며, 과거 업무에 관한 질문도 대개 이 영역에 해당합니다.
데이터 엔지니어 면접은 소프트웨어 엔지니어나 데이터 과학자 면접과 어떻게 다른가요?
LinkedIn이 공개한 개요는 직무별로 달라지지 않으므로, 아래 차이는 일반적인 관행에 근거합니다.
- 소프트웨어 엔지니어 면접과 비교하면, 기술 역량 영역은 광범위한 알고리즘 평가보다 SQL, 데이터 처리 및 파이프라인 로직에 더 치우치며, 설계 논의는 데이터 흐름, 저장 및 최신성에 초점을 맞출 가능성이 큽니다.
- 데이터 과학자 면접과 비교하면, 통계와 모델링은 덜 다루고 신뢰할 수 있는 데이터를 제때 제공하는 시스템을 더 중점적으로 다룰 가능성이 큽니다.
- 다른 기업과 비교하면, 공개된 특징은 면접마다 하나의 역량을 평가하는 구조, 가능한 사례 연구 또는 화이트보드 과제, 그리고 결정까지 몇 주가 걸릴 수 있다는 점입니다. 각 역량 영역을 따로 준비하고 직접 그려 설명할 준비를 하세요.
얼마나 오래 걸리고 난이도는 어느 정도인가요?
LinkedIn이 공개한 일정 관련 정보는 하나입니다. 면접 후 결정을 내리기까지 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 면접 횟수나 각 면접의 시간, 채용 담당자와의 통화부터 면접 단계까지의 간격은 공개하지 않습니다.
난이도는 면접별 범위보다 영역별 깊이에서 비롯됩니다. 각 면접이 서로 다른 역량 영역에 중점을 두므로 면접관은 전체 대화를 파이프라인이나 모델링 하나에 집중해 깊이 파고들 수 있으며, 피상적인 답변만 준비한 후보자는 곧 설명할 내용이 부족해집니다. 각 영역을 유일한 평가 영역인 것처럼 준비하세요.
LinkedIn 데이터 엔지니어 면접은 어떻게 준비해야 하나요?
공개된 구조를 그대로 따라 한 번에 하나의 역량 영역을 깊이 있게 준비하세요.
- SQL과 모델링을 깊이 있게 준비하기. 윈도 함수, 중복 제거 및 천천히 변하는 차원을 작성하고 설명하는 연습을 한 뒤, 그 바탕이 되는 스키마 선택의 근거를 설명하는 연습을 하세요.
- 화이트보드에서 파이프라인 설계하기. 화이트보드 과제가 공개된 가능성 중 하나이므로, 장애 상황까지 포함해 처음부터 끝까지 그릴 수 있는 시스템을 두세 개 준비하세요.
- 시스템의 상충 관계 이해하기. 파티셔닝, 형식, 배치와 스트리밍의 비교를 각 선택의 비용과 함께 준비하세요.
- 과거 업무의 근거 준비하기. 직접 책임졌던 데이터 품질 사고를 준비하세요. 무엇을 발견했고, 누구에게 알렸으며, 무엇을 변경했는지 설명할 수 있어야 합니다.
- 면접 형식 연습하기. SubcueAI와 진행하는 모의 면접을 통해 지속적인 질문을 받으며 하나의 역량 영역을 연습할 수 있으며, 이는 LinkedIn이 설명하는 면접 방식과 같습니다.
LinkedIn의 채용 방식
- If a candidate meets the qualifications and is selected to move forward, the recruiting team schedules a call, and may also schedule a video call with the hiring manager or another team member. [출처]
- In the interview phase candidates meet several more team members, and each interview focuses on a different skill area. [출처]
- Depending on the role, candidates may be asked to present a case study or do a whiteboard exercise. [출처]
- LinkedIn may need several weeks to reach a decision after the interviews. [출처]
사실 확인일 2026-09-03
예시 질문
- 회원 활동 이벤트를 일일 참여 지표로 변환하고 하루 늦게 도착하는 이벤트도 처리하는 파이프라인을 설계하세요.
- 연속된 날짜에 활동한 회원을 찾는 쿼리를 작성하고, 이를 어떻게 테스트할지 설명하세요.
- 대시보드에는 감소가 표시되지만 원천 시스템에는 표시되지 않습니다. 차이가 어디에서 발생했는지 어떻게 찾겠습니까?
- 부분 장애가 발생한 후에도 야간 작업을 안전하게 재실행할 수 있도록 어떻게 설계하겠습니까?
- 출시 후 변경해야 했던 데이터 모델을 설계한 경험에 관해 이야기해 주세요.
- 제품 지표에 배치 대신 스트리밍을 선택하는 경우는 언제이며, 그 비용은 무엇인가요?
자주 묻는 질문
- LinkedIn의 면접은 어떻게 구성되나요?
- LinkedIn에 따르면 면접 단계에서 후보자는 여러 팀원을 추가로 만나며, 각 면접은 서로 다른 역량 영역에 중점을 둡니다.
- 화이트보드 과제가 있나요?
- 있을 수 있습니다. LinkedIn에 따르면 직무에 따라 후보자는 사례 연구를 발표하거나 화이트보드 과제를 수행하도록 요청받을 수 있습니다.
- 처음에는 누구와 이야기하나요?
- LinkedIn에 따르면 채용팀이 다음 단계의 후보로 선정된 지원자와 통화를 잡으며, 채용 관리자 또는 다른 팀원과의 화상 통화도 잡을 수 있습니다.
- 결정까지 얼마나 걸리나요?
- LinkedIn에 따르면 면접 후 결정을 내리기까지 몇 주가 걸릴 수 있습니다.