Hoe Google data-engineers interviewt

Google publiceert de opzet van het wervingsproces, die op dezelfde manier geldt voor kandidaten voor een functie als data-engineer als voor andere technische functies.

• Gesprekken met een recruiter. Voor de diepgaande interviews heb je doorgaans één of twee kortere gesprekken per telefoon of video. Daarin worden belangrijke vaardigheden voor de functie beoordeeld en krijg je informatie over de organisatie en het team. Beschouw ze dus als een echte selectieronde en niet als een gesprek om alleen een afspraak te plannen.
• Een klein project, voor sommige functies. Afhankelijk van de functie kan Google je vragen vóór de interviews een kleine opdracht uit te voeren, variërend van een casestudy tot schrijf- of codevoorbeelden. Voor een datafunctie kun je, als zo'n opdracht wordt gegeven, een oefening in modellering of transformatie verwachten.
• Het interviewpanel. De interviewfase bestaat uit een panel van interviews, via video of op locatie, met wisselende Google-medewerkers. Er zijn geen hersenkrakers.
• Beslissing en aanbod. Na de interviews voegt Google de sollicitatie en de feedback uit de interviews samen, houdt rekening met verschillende perspectieven om tot een wervingsbeslissing te komen en laat de recruiter het aanbod doen.

Google publiceert niet hoeveel panelinterviews een data-engineer krijgt of hoelang het hele proces duurt. De categorieën die op deze pagina worden gebruikt — screening, programmeren, systeemontwerp, gedrag en interviews op locatie — zijn voorbereidingscategorieën, niet de namen die Google voor de rondes gebruikt.

Google gebruikt gestructureerde interviews: elke kandidaat wordt aan de hand van duidelijke rubrics beoordeeld en voor iedereen die voor de functie wordt overwogen, worden dezelfde rubrics gebruikt. Interviewers stellen open vragen die verband houden met de functie om te ontdekken hoe je problemen oplost, hoe je met een team samenwerkt en wat je sterke punten zijn. Dat betekent dat elk antwoord bewijs moet bevatten dat een interviewer kan beoordelen: welke beslissing je nam, waarom, wat die kostte en wat er gebeurde.

Interviews voor data-engineers beoordelen doorgaans vier zaken en het is redelijk om hier dezelfde nadruk te verwachten:

• SQL en datamodellering. Onder tijdsdruk correcte, leesbare query's schrijven en schema's ontwerpen die bestand zijn tegen veranderende vereisten.
• Pipelines en orkestratie. Afhankelijkheden, nieuwe pogingen, idempotentie, backfills en wat er gebeurt wanneer een upstreambron te laat of onjuist is.
• Gedistribueerde datasystemen. Partitionering, opslagindelingen, afwegingen tussen batchverwerking en streaming, en kosten.
• Datakwaliteit en eigenaarschap. Hoe je slechte data opspoort, wie je informeert en hoe je voorkomt dat het probleem terugkeert.

Omdat AI-tools tijdens interviews bij Google niet zijn toegestaan, moet de redenering van jou komen en moet je die in de ruimte hardop verwoorden.

Google stelt dat een brede, interdisciplinaire achtergrond met een grondig begrip van informatica essentieel is voor elke functie in software-engineering bij Google. Het werk van een data-engineer ligt daar zo dicht bij dat dezelfde norm een veilige aanname is. Het verschil zit in waar de diepgang ligt.

• Vergeleken met interviews voor software-engineers ligt bij programmeervragen doorgaans meer nadruk op datamanipulatie, SQL en pipelinelogica dan op een zo breed mogelijk scala aan algoritmen. Het ontwerpgesprek gaat eerder over datastromen, opslag en actualiteit dan over het afhandelen van verzoeken.
• Vergeleken met interviews voor data scientists kun je minder statistiek en experimenteel ontwerp en meer systemen verwachten: hoe de data betrouwbaar aankomt, niet alleen wat de data zegt zodra die is aangekomen.
• Vergeleken met andere bedrijven zijn de gepubliceerde elementen die de ervaring bepalen het panel dat met rubrics werkt, het ontbreken van hersenkrakers en het verbod op AI-tools. Bereid je erop voor om tegenover meerdere interviewers consistent te zijn in plaats van indruk te maken op één persoon.

Google publiceert niet hoelang het proces duurt. Plan daarom rond de fasen: de gesprekken met de recruiter, een eventueel klein project, het panel en de tijd die nodig is om feedback vanuit meerdere perspectieven samen te voegen tot een beslissing.

Wat de moeilijkheid betreft, is ‘consistent’ eerlijker dan ‘listig’. Er zijn geen hersenkrakers, de vragen houden verband met de functie en zijn open, en elke interviewer beoordeelt je aan de hand van dezelfde rubric. Dat beloont kandidaten die hun denkproces helder uitleggen en benadeelt kandidaten die op één uit het hoofd geleerde oplossing vertrouwen, omdat het wisselende panel dezelfde vaardigheid vanuit verschillende invalshoeken benadert.

Stem je voorbereiding af op de beoordeling. Als de rubric gaat over hoe je problemen oplost, hoe je met een team werkt en wat je sterke punten zijn, richt je voorbereiding dan op bewijs voor elk daarvan.

• Oefeningen in SQL en modellering. Oefen hardop met het schrijven van windowfuncties, deduplicatie en logica voor langzaam veranderende dimensies, en leg tijdens het werken de afwegingen uit.
• Verhalen over pipelineontwerp. Bereid twee of drie systemen voor die je hebt gebouwd of zou bouwen en zorg dat je de mogelijke storingen kunt doorlopen: te late data, dubbele gebeurtenissen, schemawijzigingen en een backfill die niet dubbel mag tellen.
• Bewijs uit je gedrag. Zorg voor elk sterk punt dat je wilt noemen voor een specifiek voorval met een beslissing, een gevolg en wat je anders zou doen.
• Een mogelijk voorbereidend project. Als Google om een casestudy of codevoorbeeld vraagt, behandel dat dan als het eerste interview: netjes, gedocumenteerd en verdedigbaar in een gesprek.
• Oefen de panelvorm. Doe een proefinterview met SubcueAI om te oefenen met het hardop beantwoorden van open vragen die verband houden met de functie. Laat de tool op de dag zelf vervolgens achterwege, want AI-tools zijn tijdens de interviews niet toegestaan.