LinkedIn Veri Mühendisleriyle Nasıl Mülakat Yapar?

LinkedIn, role göre ayrıntılı bir senaryo yerine işe alım sürecinin genel hatlarını yayımlar; dolayısıyla aşağıdaki aşamalar bu çerçeveyi yansıtır. Ön eleme, kodlama, sistem tasarımı, davranışsal görüşme ve yerinde mülakat bu sayfadaki hazırlık kategorileridir, LinkedIn'in mülakat turu adları değildir.

• İşe alım görüşmesi. Nitelikleri karşılar ve ilerlemek üzere seçilirseniz işe alım ekibi bir görüşme planlar; ayrıca işe alım yöneticisi veya başka bir ekip üyesiyle görüntülü görüşme de planlayabilir.
• Mülakat aşaması. Birkaç ekip üyesiyle daha tanışırsınız ve her mülakat farklı bir beceri alanına odaklanır. Bir veri mühendisi için bu alanların SQL ve veri modelleme, veri hatları, sistemler ve geçmiş çalışmalarla eşleşmesini bekleyebilirsiniz; ancak LinkedIn bunları tek tek belirtmez.
• Vaka çalışması veya beyaz tahta. Role bağlı olarak adaylardan bir vaka çalışması sunmaları veya beyaz tahta alıştırması yapmaları istenebilir. Veri odaklı bir rolde vaka sunmaktan ziyade beyaz tahtada bir veri hattı veya şema çizme olasılığı daha yüksektir.
• Karar. LinkedIn'in mülakatlardan sonra karara varması birkaç hafta sürebilir.

LinkedIn, bir Veri Mühendisi adayının kaç mülakata gireceğini, her mülakatın ne kadar süreceğini veya kodlama değerlendirmesi yapılıp yapılmadığını yayımlamaz.

Yayımlanan yapı, her mülakatta tek bir beceri alanına odaklanır. Bu yararlıdır: Her görüşmecinin her konuyu ele almasını beklemek yerine her alana derinlemesine hazırlanabilirsiniz; ayrıca zayıf bir alan güçlü bir alanın arkasına saklanamaz.

Veri Mühendisi mülakatları genel olarak dört alanı değerlendirir ve bunlar, LinkedIn'in beceri odaklı mülakatlarının bu rol için nasıl ayrılacağına ilişkin makul bir tahmindir:

• SQL ve veri modelleme. Süre baskısı altında doğru ve okunabilir sorgular ile değişen gereksinimlere dayanıklı şemalar.
• Veri hatları ve orkestrasyon. Bağımlılıklar, aynı sonucu güvenle üreten yeniden çalıştırmalar, geçmiş verileri yeniden işleme ve geç ya da hatalı biçimde gelen kaynaklar.
• Dağıtık veri sistemleri. Bölümleme, depolama biçimleri, toplu işlem ile akış işleme arasındaki seçim ve maliyet; büyük bir sosyal platformdaki veri hacimleri bu soruları somutlaştırır.
• Veri kalitesi ve sahipliği. Sorunları tespit etme, iletme ve önleme; geçmiş çalışmalara ilişkin sorular genellikle bu alanda sorulur.

LinkedIn'in yayımladığı genel çerçeve role göre değişmediğinden aşağıdaki farklılıklar genel uygulamalara dayanır.

• Yazılım Mühendisi mülakatlarıyla karşılaştırıldığında, teknik beceri alanlarının geniş kapsamlı bir algoritma taramasından ziyade SQL, veri işleme ve veri hattı mantığına yönelmesini; tasarım görüşmesinin ise veri akışı, depolama ve güncellik üzerine olmasını bekleyin.
• Veri Bilimci mülakatlarıyla karşılaştırıldığında, istatistik ve modellemeye daha az, güvenilir verileri zamanında ulaştıran sistemlere daha fazla odaklanılmasını bekleyin.
• Diğer şirketlerle karşılaştırıldığında, LinkedIn tarafından yayımlanan ayırt edici özellikler; her mülakatta tek beceri yapısı, olası vaka çalışması veya beyaz tahta alıştırması ve birkaç hafta sürebilen karar sürecidir. Her beceri alanına ayrı ayrı hazırlanın ve çizim yapmaya hazır olun.

LinkedIn yalnızca bir zamanlama bilgisi yayımlar: LinkedIn'in mülakatlardan sonra karara varması birkaç hafta sürebilir. Mülakatların sayısını veya süresini ya da işe alım görüşmesi ile mülakat aşaması arasındaki zamanı yayımlamaz.

Zorluk, mülakat başına konu genişliğinden ziyade her alandaki derinlikten kaynaklanır. Her mülakat farklı bir beceri alanına odaklandığı için görüşmeci, tüm görüşmeyi veri hatlarını veya modellemeyi derinlemesine incelemeye ayırabilir; yalnızca yüzeysel yanıtları olan adayın anlatacakları kısa sürede tükenir. Her alana, sanki değerlendirilecek tek alan oymuş gibi hazırlanın.

LinkedIn tarafından yayımlanan yapıyı izleyin: Her seferinde tek bir beceri alanına derinlemesine çalışın.

• Derinlemesine SQL ve modelleme. Pencere fonksiyonları, yinelenen kayıtları kaldırma ve yavaş değişen boyutları yazıp açıklama pratiği yapın; ardından bunların arkasındaki şema seçimlerini savunun.
• Beyaz tahtada veri hattı tasarımı. Beyaz tahta alıştırması yayımlanan olasılıklardan biri olduğundan, hata senaryolarıyla birlikte uçtan uca çizebileceğiniz iki veya üç sistem hazırlayın.
• Sistem ödünleşimleri. Bölümleme, biçimler ve toplu işlem ile akış işleme arasındaki seçim; ayrıca her seçimin maliyeti.
• Geçmiş çalışmalardan kanıtlar. Sorumluluğunu üstlendiğiniz bir veri kalitesi olayı: Neyi tespit ettiniz, kime bildirdiniz ve neyi değiştirdiniz?
• Formatın provasını yapın. SubcueAI ile yapacağınız bir deneme mülakatı, tek bir beceri alanını uzun süreli sorgulama altında çalışmanızı sağlar; bu, LinkedIn'in tanımladığı yapıdır.