Netflix-intervjun för Data Engineer: process och förberedelser

Du har fått ett meddelande från en rekryterare på Netflix och vill veta vad som väntar. Det här avsnittet skiljer på vad Netflix självt uppger och vad som är allmän praxis för data engineering-roller. Först de publicerade fakta, sedan de steg som är värda att förbereda.

Netflix publicerar processanteckningar för anställning i början av karriären, inte en uppdelning för varje erfaren roll. För new grad-kandidater säger företaget att intervjuerna vanligtvis börjar med ett hemuppdrag följt av två intervjurundor, och att man går vidare utifrån feedbacken i varje steg. Praktikantkandidater får vanligtvis ett hemuppdrag följt av ungefär två till tre rundor. För alla roller säger Netflix att intervjuarna bedömer tekniska färdigheter där de är relevanta, rollspecifika färdigheter och beteendemässiga färdigheter, och att de vill veta mer om din kompetens och vilken typ av arbete som engagerar dig.

Netflix publicerar ingen separat intervjuserie för erfarna data engineers: inga rundnamn, inget antal intervjuer, ingen fast ordning. Din rekryterare är den enda pålitliga källan till ditt eget schema, så fråga direkt vilka områden varje samtal täcker och om ett hemuppdrag ingår.

För planeringens skull hjälper det att tänka i de steg som en data engineering-process vanligtvis innehåller på stora teknikföretag. Det är förberedelsekategorier hämtade från allmän praxis för rollen, inte Netflix rundnamn:

• Samtal med rekryterare. Din bakgrund, teamet, logistik och vad som lockar dig till arbetet.
• Teknisk screening. Oftast SQL och en del programmering, ofta med diskussion om en pipeline du har byggt.
• Hemuppdrag. Del av Netflix uppgivna process för new grad och praktik; fråga om det gäller din nivå.
• Djupare tekniska intervjuer. Datamodellering, pipeline- och systemdesign samt svårare SQL.
• Beteende- och motivationssamtal. Hur du samarbetar med andra och vilka problem du vill äga.

Trådar i communityn på Reddit och Blind beskriver enskilda processer i detalj. Behandla var och en som en enskild kandidats erfarenhet i ett enskilt team, inte som en beskrivning av hur Netflix intervjuar alla data engineers.

Netflix nämner tre saker som intervjuarna bedömer: tekniska färdigheter, rollspecifika färdigheter och beteendemässiga färdigheter. För en data engineer är gränsen mellan tekniskt och rollspecifikt tunn, så det är mer användbart att koppla dem till områdena nedan. Exempelfrågorna på den här sidan är representativa övningsuppgifter, inte frågor som Netflix har bekräftat att de ställer.

• SQL-flyt. Joins som inte multiplicerar rader, fönsterfunktioner för rangordning och löpande summor, deduplicering, gaps and islands och sessionisering av händelseströmmar. Intervjuare bryr sig oftast om du kan förklara varför en fråga är korrekt, inte bara om den ger ett resultat.
• Programmering för data. Att tolka, transformera och aggregera poster i Python eller ett JVM-språk, med uppmärksamhet på minne, gränsfall och läsbar kod. Pussellika algoritmfrågor är möjliga, så grundläggande datastrukturer förtjänar repetition.
• Datamodellering. Att välja granularitet för en faktatabell, skilja fakta från dimensioner, hantera attribut som ändras över tid och utforma tabeller som analytiker kan fråga mot utan att hamna i fällor.
• Pipeline- och systemdesign. Batch kontra streaming, partitionering, idempotenta skrivningar, backfills, sena händelser, schemaändringar och datakvalitetskontroller. Räkna med följdfrågor som ändrar kraven mitt i.
• Beteendemässigt omdöme. Ansvar för misslyckanden, meningsskiljaktigheter med intressenter om måttdefinitioner och avvägningar mellan hastighet och korrekthet.
• Motivation. Netflix säger att intervjuarna vill veta vilket slags arbete som engagerar dig. Ett vagt svar här slösar bort en fråga som företaget har sagt att det bryr sig om.

Den röda tråden i allt detta är att resonera högt. En kandidat som tyst skriver en korrekt fråga och en som förklarar granulariteten, join-nycklarna och gränsfallen innan hen skriver får ofta olika feedback, trots identisk kod. Fler övningsfrågor grupperade efter färdighet finns i frågebankerna.

På de flesta stora teknikföretag överlappar data engineer-processen med båda grannrollerna men väger olika färdigheter olika tungt. Netflix publicerar inga skillnader mellan roller för erfarna anställningar, så jämförelsen nedan är allmän praxis, inte ett påstående om Netflix andra processer.

• Jämfört med mjukvaruutveckling. Mindre fokus på algoritmpussel och mer på SQL, datamodellering och pipelinernas tillförlitlighet. Systemdesignfrågor kretsar oftast kring hur data flyttas, landar och rättas till snarare än tjänster som svarar på förfrågningar.
• Jämfört med data science. Mindre statistik, experiment och utfallsmodellering; mer om att bygga och driva de tabeller som analytiker och forskare är beroende av. Du kan ändå få frågan hur ett mått definieras, eftersom en data engineer ofta äger tabellen bakom det.
• Jämfört med analytics engineering. Gränsen är otydlig. Roller som analytics engineer lutar oftast mer åt modellering och SQL för rapportering, medan data engineer-roller går djupare in på inhämtning, distribuerad bearbetning och infrastruktur.

Mellan företag är den större skillnaden oftast hur mycket en process lutar sig mot hemuppgifter jämfört med problemlösning live. Netflix uppgivna process för new grad och praktik börjar med ett hemuppdrag, som belönar rent och dokumenterat arbete framför snabbhet. Guider till hur andra företag strukturerar sina processer finns samlade under företagsintervjuer.

Netflix publicerar ingen tidslinje för anställning av data engineers. Schemaläggningen beror på teamet, din nivå och intervjuarnas tillgänglighet, så rekryteraren är rätt person att fråga när du väl är i processen.

Svårighetsgraden är lättare att beskriva kvalitativt. Netflix säger att man går vidare utifrån feedbacken i varje steg, vilket innebär att varje steg fungerar som en grind snarare än ett betyg som medelvärdesbildas i slutet. Ett svagt hemuppdrag eller en ostadig SQL-screening kan avsluta processen innan designsamtalen börjar, oavsett hur stark du hade varit senare.

Det svåra för de flesta kandidater är inte obskyr syntax. Det är djupet under följdfrågor: du designar en pipeline, intervjuaren lägger till sena data, sedan en schemaändring, och frågar därefter hur du skulle veta att resultatet är fel. Kandidater som har drivit pipelines i produktion hanterar den glidningen bättre än de som bara har byggt dem.

Seniora kandidater bör också räkna med större vikt på omdöme. Att välja vad man inte ska bygga, förklara en avvägning för en icke-teknisk intressent och ta ansvar för ett tidigare misstag räknas alla som rollspecifik färdighet på den nivån.

Bygg din förberedelse kring de tre områden Netflix nämner, och lägg sedan till hemuppdraget om rekryteraren bekräftar att det finns ett.

• Tekniskt: SQL först. Arbeta med fönsterfunktioner, deduplicering och sessionisering av händelser tills du kan skriva dem utan hjälpmedel. För varje fråga: säg högt resultatets granularitet innan du kör den.
• Tekniskt: kod. Öva på att transformera nästlade eller stökiga poster i ditt huvudspråk och repetera grundläggande datastrukturer ifall screeningen innehåller ett klassiskt algoritmproblem.
• Rollspecifikt: modellering och pipelines. Ta en domän du kan, till exempel prenumerationer eller händelseloggar, och skissa tabellerna, granulariteten och pipelinen som fyller dem. Belasta sedan designen: en omkörning efter delvist misslyckande, en backfill, en sen batch, en omdöpt kolumn.
• Beteende: berättelser med konsekvenser. Förbered ett pipelinehaveri du ansvarade för, en oenighet om en måttdefinition och en avvägning du skulle göra annorlunda nu. STAR-strukturen hjälper om du tenderar att rabbla, men håll resultatet konkret.
• Motivation: arbetet som engagerar dig. Netflix uppger att intervjuarna vill veta detta. Nämn en typ av dataproblem och peka på ett projekt som visar det, i stället för att prisa företaget.
• Hemuppdrag, om det ges. Behandla det som produktionsarbete: tester, en kort README som förklarar dina antaganden och tydlig hantering av dålig indata.

Tänk dig en data engineer vars erfarenhet mest är nattlig batch-ETL hos en återförsäljare. Hen ägnar de första passen åt SQL med fönsterfunktioner och övar sedan på att förklara hur en backfill görs säker att köra om, eftersom hens verkliga berättelser finns där. När beteendefrågorna kommer svarar hen med ett pipelinehaveri hen ansvarade för i stället för ett generiskt samarbetsexempel.

Sista steget är att säga allt detta högt, eftersom varje steg är ett samtal. Sidan för övningsintervjuer på SubcueAI låter dig öva data engineering-frågor högt före den riktiga screeningen.