Microsoft의 데이터 엔지니어 면접 방식

Microsoft는 면접을 라운드별로 상세히 설명한 절차 대신 간략한 개요를 공개합니다. 따라서 아래 구성은 Microsoft가 밝힌 내용에 이 페이지에서 사용하는 준비 항목(스크리닝, 코딩, 시스템 설계, 행동 면접, 현장 면접)을 더한 것이며, 이 항목들은 Microsoft가 사용하는 라운드 명칭이 아닙니다.

• 대화. 대부분의 Microsoft 면접에는 입사 후 함께 일할 가능성이 있는 팀원 및 여러 직무의 동료와 나누는 2-4회의 대화가 포함되며, 각 대화는 최대 1시간 동안 진행됩니다. 데이터 엔지니어라면 자신의 파이프라인에 의존하는 대시보드와 모델을 담당하는 동료도 참여할 수 있습니다.
• 진행 장소. 면접은 전화, Microsoft Teams 또는 대면으로 진행될 수 있습니다. 일부 직무에서는 지원자에게 코드 작성, 창작 포트폴리오 공유 또는 작업물 제출을 요구하며, 데이터 직무는 분명히 코드 작성이 필요한 직군에 속합니다.
• 기술 면접. 기술 면접은 문제 해결 중심입니다. 역량 기반 질문 및 이력서 관련 질문과 함께 기술적 우수성과 핵심 역량을 평가합니다.
• 코딩 방식. 자신 있는 언어로만 코딩하고, 의사 코드를 사용하지 말라는 안내를 받으며, 코드를 실행하고 컴파일할 수 있는 타사 코딩 도구를 사용합니다.

Microsoft는 전체 절차에 걸리는 시간이나 데이터 엔지니어의 2-4회 대화 중 어느 대화에서 시스템 설계를 논의하는지는 공개하지 않습니다.

공개된 평가의 핵심은 문제 해결입니다. 역량 기반 질문과 이력서를 통해 기술적 우수성과 핵심 역량을 확인합니다. 실질적으로는 이력서에 기재한 모든 프로젝트에서 개별 의사결정까지 질문받을 수 있으며, 모든 코딩 답안은 실제로 실행되어야 합니다. 의사 코드는 허용되지 않고 도구에서 코드를 컴파일하기 때문입니다.

일반적으로 데이터 엔지니어 면접에서는 다음 네 가지 영역을 평가하며, 문제 해결 중심의 접근 방식은 각 영역에 모두 적용됩니다.

• SQL 및 데이터 모델링. 첫 실행에서 올바른 결과를 내는 쿼리와 변화하는 요구 사항에 비추어 설계 근거를 설명할 수 있는 스키마를 평가합니다.
• 파이프라인 및 오케스트레이션. 종속성, 멱등성을 보장하는 재실행, 백필, 지연되거나 형식이 잘못된 소스의 처리 방식을 평가합니다.
• 분산 데이터 시스템. 파티셔닝, 파일 형식, 배치와 스트리밍의 비교, 각 선택에 따르는 비용을 평가합니다.
• 데이터 품질 및 책임. 잘못된 데이터를 포착하는 방법, 이를 누구에게 알리는지, 재발을 막는 방법을 평가합니다.

평가와 면접 중에는 명시적으로 허용되지 않는 한 외부 도움 없이 자신의 역량을 입증해야 하므로, 실행되는 코드와 그 근거가 모두 본인의 것이어야 합니다.

Microsoft는 직무별 형식이 아닌 하나의 기술 면접 형식을 설명하므로, 아래 차이는 해당 직무의 일반적인 관행일 뿐 Microsoft의 정책은 아닙니다.

• 소프트웨어 엔지니어 면접과 비교하면, 실행해야 하는 코딩 과제는 폭넓은 알고리즘 문제보다 데이터 조작, 변환 로직, SQL에 집중되는 경향이 있으며, 설계 질문도 주로 데이터 이동, 저장, 최신성에 초점을 맞춥니다.
• 데이터 과학자 면접과 비교하면, 통계적 추론과 모델링의 비중은 낮고 신뢰할 수 있는 데이터를 제시간에 제공하는 시스템의 비중은 높습니다.
• 다른 기업과 비교하면, 공개된 세 가지 특징이 면접 당일의 성격을 결정합니다. 긴 패널 면접 대신 소수의 1시간 대화가 진행되고, 실제 도구에서 컴파일되는 코드를 작성해야 하며, 여러 직무의 동료가 면접에 참여합니다. 엔지니어뿐 아니라 비엔지니어에게도 자신의 업무를 설명할 수 있도록 준비하세요.

Microsoft는 전체 일정을 공개하지 않습니다. 다만 면접 규모는 공개되어 있습니다. 면접은 각각 최대 1시간 동안 진행되는 2-4회의 대화로 구성되며, 일부 기업이 설명하는 여러 라운드의 현장 면접보다 짧기 때문에 각 대화의 비중이 더 큽니다.

난이도는 이론보다 실무에 가깝습니다. 의사 코드를 사용할 수 없고 코딩 도구가 코드를 실제로 실행하므로 작은 실수도 즉시 드러납니다. 또한 역량 및 이력서 관련 질문이 포함되므로 1시간 안에 쿼리에서 과거 프로젝트로, 다시 설계상의 절충안으로 주제가 바뀔 수 있습니다. 교과서적 주제를 폭넓게 아는 것보다 자신이 수행한 업무를 깊이 이해하는 것이 중요합니다.

공개된 형식에 맞춰 자신 있는 언어로 문제 해결, 역량, 이력서를 준비하세요.

• 실행하며 연습하세요. 면접 도구에서 코드를 컴파일하고 의사 코드는 허용되지 않으므로, SQL 및 변환 문제를 실제로 실행할 수 있는 환경에서 풀면서 사고 과정을 말로 설명하세요.
• 하나의 언어를 깊이 익히세요. 가장 자신 있는 언어를 선택하고 계속 사용하세요. Microsoft는 해당 언어로만 코딩하라고 안내합니다.
• 이력서를 의사결정 수준으로 준비하세요. 이력서에 기재한 각 파이프라인이나 플랫폼에 대해 선택한 설계, 배제한 대안, 처리한 장애를 준비하세요.
• 여러 직무를 고려해 답변하세요. 대화에는 여러 직무의 동료가 참여하므로, 데이터 품질 사고를 분석가와 제품 관리자에게 각각 설명하는 연습을 하세요.
• 1시간을 예행연습하세요. SubcueAI를 활용한 모의 면접에서는 한 번의 면접 안에서 코딩, 역량, 이력서 질문 사이를 오가는 연습을 할 수 있습니다. 실제 면접에서는 명시적으로 허용되지 않는 한 외부 도움을 받을 수 없습니다.