Jak Google rekrutuje inżynierów danych

Google publikuje ogólny przebieg swojego procesu rekrutacyjnego, który dotyczy kandydatów na inżynierów danych tak samo jak kandydatów na inne stanowiska techniczne.

• Rozmowy z rekruterem. Przed szczegółowymi rozmowami kwalifikacyjnymi zwykle odbywa się jedna lub dwie krótsze rozmowy telefoniczne albo wideo. Służą one ocenie kluczowych umiejętności wymaganych na danym stanowisku oraz przedstawieniu organizacji i zespołu, dlatego traktuj je jak właściwy etap selekcji, a nie rozmowę organizacyjną.
• Niewielki projekt w przypadku niektórych stanowisk. Zależnie od stanowiska Google może poprosić przed rozmowami o wykonanie krótkiego zadania, od analizy przypadku po próbkę tekstu lub kodu. W przypadku stanowiska związanego z danymi zadanie może przypominać ćwiczenie z modelowania lub transformacji danych, o ile w ogóle się pojawi.
• Panel rozmów. Ten etap obejmuje serię rozmów prowadzonych przez wideo lub osobiście przez zmieniających się pracowników Google. Nie ma pytań-zagadek.
• Decyzja i oferta. Po rozmowach Google zestawia aplikację z opiniami rekruterów, uwzględnia różne perspektywy przy podejmowaniu decyzji o zatrudnieniu, a następnie rekruter przedstawia ofertę.

Google nie publikuje liczby rozmów panelowych dla inżyniera danych ani czasu trwania całego procesu. Kategorie użyte na tej stronie — selekcja wstępna, kodowanie, projektowanie systemów, rozmowa behawioralna i etap na miejscu — służą przygotowaniu i nie są określeniami rund stosowanymi przez Google.

Google stosuje ustrukturyzowane rozmowy kwalifikacyjne: każdy kandydat jest oceniany według jasno określonych kryteriów, jednakowych dla wszystkich osób rozpatrywanych na dane stanowisko. Rekruterzy zadają otwarte pytania związane z rolą, aby poznać Twój sposób rozwiązywania problemów, współpracy z zespołem i wykorzystywania mocnych stron. Oznacza to, że każda odpowiedź powinna zawierać dowody, które można ocenić: podjętą decyzję, jej uzasadnienie, poniesiony koszt i rezultat.

Rozmowy na stanowisko inżyniera danych zazwyczaj sprawdzają cztery obszary i rozsądnie jest oczekiwać tutaj podobnego nacisku:

• SQL i modelowanie danych. Pisanie poprawnych, czytelnych zapytań pod presją czasu oraz projektowanie schematów odpornych na zmieniające się wymagania.
• Potoki danych i orkiestracja. Zależności, ponawianie operacji, idempotencja, uzupełnianie danych historycznych oraz postępowanie, gdy źródło nadrzędne jest opóźnione lub zawiera błędy.
• Rozproszone systemy danych. Partycjonowanie, formaty przechowywania, kompromisy między przetwarzaniem wsadowym a strumieniowym oraz koszty.
• Jakość danych i odpowiedzialność. Sposób wykrywania błędnych danych, informowania właściwych osób i zapobiegania ponownemu wystąpieniu problemu.

Ponieważ podczas rozmów w Google nie wolno używać narzędzi AI, musisz samodzielnie rozumować i przedstawiać swój tok myślenia na głos.

Google wskazuje, że szerokie, interdyscyplinarne przygotowanie i dobre zrozumienie informatyki są kluczowe na każdym stanowisku związanym z inżynierią oprogramowania, a praca inżyniera danych jest na tyle bliska tej dziedzinie, że można bezpiecznie założyć podobny poziom wymagań. Różnica dotyczy obszarów wymagających największej wiedzy.

• W porównaniu z rozmowami na stanowisko inżyniera oprogramowania zadania programistyczne zwykle koncentrują się bardziej na przetwarzaniu danych, SQL i logice potoków niż na możliwie najszerszym zakresie algorytmów, a rozmowa projektowa dotyczy przepływu, przechowywania i aktualności danych zamiast obsługi żądań.
• W porównaniu z rozmowami na stanowisko analityka danych można oczekiwać mniej statystyki i projektowania eksperymentów, a więcej zagadnień systemowych: jak niezawodnie dostarczyć dane, a nie tylko co mówią po dotarciu do celu.
• W porównaniu z innymi firmami opublikowane elementy kształtujące przebieg rekrutacji to panel oceniany według kryteriów, brak pytań-zagadek i zakaz korzystania z narzędzi AI. Przygotuj się do prezentowania równie wysokiego poziomu podczas rozmów z kilkoma rekruterami, zamiast próbować zaimponować jednej osobie.

Google nie publikuje czasu trwania procesu. Planuj przygotowania według etapów: rozmów z rekruterem, ewentualnego niewielkiego projektu, panelu oraz czasu potrzebnego na zebranie opinii z kilku perspektyw i podjęcie decyzji.

Najuczciwiej opisać poziom trudności jako wymagający konsekwencji, a nie znajomości sztuczek. Nie ma pytań-zagadek, pytania są otwarte i związane ze stanowiskiem, a każdy rekruter ocenia Cię według tych samych kryteriów. Sprzyja to kandydatom, którzy jasno wyjaśniają swój tok myślenia, i utrudnia zadanie osobom polegającym na jednym zapamiętanym rozwiązaniu, ponieważ zmieniający się członkowie panelu sprawdzają tę samą umiejętność z różnych stron.

Dostosuj przygotowania do sposobu oceny. Jeśli kryteria dotyczą rozwiązywania problemów, współpracy z zespołem i Twoich mocnych stron, przygotuj dowody potwierdzające każdy z tych obszarów.

• Ćwiczenia z SQL i modelowania. Ćwicz pisanie funkcji okienkowych, deduplikację i logikę wolno zmieniających się wymiarów, jednocześnie głośno wyjaśniając kompromisy.
• Przykłady projektowania potoków. Przygotuj dwa lub trzy systemy, które udało Ci się zbudować lub które można zaprojektować, i naucz się omawiać możliwe awarie: opóźnione dane, zduplikowane zdarzenia, ewolucję schematu oraz uzupełnianie danych historycznych bez podwójnego zliczania.
• Dowody behawioralne. Dla każdej deklarowanej mocnej strony przygotuj konkretną sytuację, podjętą decyzję, jej konsekwencje oraz opis tego, co można było zrobić inaczej.
• Możliwy projekt przed rozmową. Jeśli Google poprosi o analizę przypadku lub próbkę kodu, potraktuj zadanie jak pierwszą rozmowę: rozwiązanie powinno być przejrzyste, udokumentowane i możliwe do obrony podczas dyskusji.
• Przećwicz format panelowy. Przeprowadź próbną rozmowę kwalifikacyjną z SubcueAI, aby poćwiczyć odpowiadanie na głos na otwarte pytania związane ze stanowiskiem, ale w dniu rozmowy zrezygnuj z tego narzędzia, ponieważ podczas właściwych rozmów korzystanie z narzędzi AI jest zabronione.