Netflix Veri Mühendisi Mülakatı: Süreç ve Hazırlık

Netflix'ten bir işe alım uzmanının mesajını aldınız ve sonraki aşamaların neler getireceğini merak ediyorsunuz. Bu bölüm, Netflix'in kendisinin söylediklerini veri mühendisliği rolleri için genel uygulamadan ayırıyor. Önce yayımlanan bilgiler, ardından hazırlanmaya değer aşamalar geliyor.

Netflix, deneyimli her rol için ayrıntılı bir döküm yerine kariyerinin başındaki adaylara yönelik süreç notları yayımlıyor. Yeni mezun adaylar için mülakatların genellikle bir take-home değerlendirmesiyle başladığını, ardından iki mülakat turu geldiğini ve ilerlemenin her aşamadaki geri bildirime bağlı olduğunu belirtiyor. Stajyer adaylar genellikle bir take-home değerlendirmesinin ardından yaklaşık iki ila üç tur görüşüyor. Netflix, tüm rollerde görüşmecilerin uygun olduğu yerde teknik becerileri, role özgü becerileri ve davranışsal becerileri değerlendirdiğini, beceri setinizi ve sizi heyecanlandıran iş türünü öğrenmek istediklerini söylüyor.

Netflix, deneyimli veri mühendisleri için ayrı bir süreç yayımlamıyor: tur adı, mülakat sayısı ya da sabit bir sıra yok. Kendi takviminiz için güvenilir tek kaynak işe alım uzmanınızdır; her görüşmenin hangi alanları kapsadığını ve sürecin bir take-home içerip içermediğini doğrudan sorun.

Planlama için, büyük teknoloji şirketlerindeki bir veri mühendisliği sürecinin genellikle içerdiği aşamalar üzerinden düşünmek işe yarar. Bunlar rolün genel uygulamasından çıkarılmış hazırlık kategorileridir, Netflix'in tur adları değildir:

• İşe alım uzmanı görüşmesi. Geçmişiniz, ekip, lojistik ve sizi bu işe çeken şey.
• Teknik eleme görüşmesi. Genellikle SQL ve biraz programlama; çoğu zaman geliştirdiğiniz bir pipeline üzerine sohbet.
• Take-home değerlendirmesi. Netflix'in belirttiği yeni mezun ve staj sürecinin parçası; seviyeniz için geçerli olup olmadığını sorun.
• Daha derin teknik mülakatlar. Veri modelleme, pipeline ve sistem tasarımı ve daha zor SQL.
• Davranışsal ve motivasyon görüşmeleri. Başkalarıyla nasıl çalıştığınız ve hangi sorunların sahibi olmak istediğiniz.

Reddit ve Blind'daki topluluk başlıkları tek tek süreçleri ayrıntılı anlatıyor. Her birini, Netflix'in tüm veri mühendislerini nasıl mülakata aldığının tarifi değil, tek bir ekipteki tek bir adayın deneyimi olarak değerlendirin.

Netflix, görüşmecilerinin değerlendirdiği üç şeyi sayıyor: teknik beceriler, role özgü beceriler ve davranışsal beceriler. Bir veri mühendisi için teknik ile role özgü arasındaki çizgi incedir; bu yüzden onları aşağıdaki alanlara eşlemek daha yararlıdır. Bu sayfadaki örnek sorular temsilî alıştırma sorularıdır, Netflix'in sorduğunu doğruladığı sorular değildir.

• SQL akıcılığı. Satırları çoğaltmayan join'ler, sıralama ve kümülatif toplamlar için pencere fonksiyonları, tekilleştirme, gaps and islands ve olay akışlarının oturumlaştırılması. Görüşmeciler genellikle sorgunun çıktı üretip üretmediğinden çok neden doğru olduğunu açıklayıp açıklayamadığınıza bakar.
• Veri için programlama. Kayıtları Python ya da bir JVM dilinde ayrıştırma, dönüştürme ve toplulaştırma; bellek, uç durumlar ve okunabilir kod dikkate alınarak. Bulmaca tarzı algoritma soruları mümkündür, bu yüzden temel veri yapılarını tekrar etmekte fayda var.
• Veri modelleme. Olgu tablosunun granülaritesini seçmek, olguları boyutlardan ayırmak, zamanla değişen niteliklerle başa çıkmak ve analistlerin tuzağa düşmeden sorgulayabileceği tablolar tasarlamak.
• Pipeline ve sistem tasarımı. Batch ile streaming, bölümleme, idempotent yazmalar, backfill'ler, geç gelen olaylar, şema değişiklikleri ve veri kalitesi kontrolleri. Gereksinimleri yarı yolda değiştiren ek sorular bekleyin.
• Davranışsal muhakeme. Başarısızlıkların sahipliği, metrik tanımları konusunda paydaşlarla anlaşmazlıklar ve hız ile doğruluk arasındaki ödünleşimler.
• Motivasyon. Netflix, görüşmecilerin sizi heyecanlandıran iş türünü öğrenmek istediğini söylüyor. Burada belirsiz bir yanıt, şirketin önemsediğini söylediği bir soruyu boşa harcar.

Bunların hepsinde ortak payda sesli düşünmektir. Doğru sorguyu sessizce yazan bir aday ile yazmadan önce granülariteyi, join anahtarlarını ve uç durumları açıklayan bir aday, kod aynı olsa bile çoğu zaman farklı geri bildirim alır. Beceriye göre gruplanmış daha fazla alıştırma sorusu soru bankalarında yer alıyor.

Çoğu büyük teknoloji şirketinde veri mühendisi süreci iki komşu rolle örtüşür, ancak farklı becerilere ağırlık verir. Netflix, deneyimli işe alımlar için rol bazında farkları yayımlamıyor; bu yüzden aşağıdaki karşılaştırma genel uygulamadır, Netflix'in diğer süreçleri hakkında bir ifade değildir.

• Yazılım mühendisliğiyle karşılaştırıldığında. Algoritma bulmacalarına daha az, SQL'e, veri modellemeye ve pipeline güvenilirliğine daha fazla vurgu. Sistem tasarımı soruları, istek karşılayan servisler yerine verinin nasıl aktığına, indiğine ve düzeltildiğine odaklanır.
• Veri bilimiyle karşılaştırıldığında. İstatistik, deney ve sonuç modelleme daha az; analistlerin ve bilim insanlarının dayandığı tabloları kurmak ve işletmek daha fazla. Yine de bir metriğin nasıl tanımlandığı sorulabilir, çünkü veri mühendisi çoğu zaman arkasındaki tablonun sahibidir.
• Analitik mühendisliğiyle karşılaştırıldığında. Çizgi bulanıktır. Analitik mühendisi rolleri genellikle raporlama için modellemeye ve SQL'e daha çok yaslanır; veri mühendisi rolleri ise veri alımı, dağıtık işleme ve altyapıya daha derin iner.

Şirketler arasında daha büyük fark genellikle sürecin canlı problem çözmeye kıyasla take-home işine ne kadar yaslandığıdır. Netflix'in belirttiği yeni mezun ve staj süreci, hızdan çok temiz ve belgelenmiş işi ödüllendiren bir take-home değerlendirmesiyle başlar. Diğer şirketlerin süreçlerini nasıl kurguladığına dair rehberler şirket mülakatları altında toplanıyor.

Netflix, veri mühendisi işe alımı için bir zaman çizelgesi yayımlamıyor. Takvim ekibe, seviyenize ve görüşmecilerin müsaitliğine bağlıdır; sürece girdikten sonra sorulacak kişi işe alım uzmanıdır.

Zorluk niteliksel olarak daha kolay anlatılır. Netflix, ilerlemenin her aşamadaki geri bildirime dayandığını söylüyor; yani her aşama sonda ortalaması alınan bir puan değil, bir kapı işlevi görür. Zayıf bir take-home ya da sallantılı bir SQL elemesi, daha sonra ne kadar güçlü olacağınızdan bağımsız olarak, tasarım görüşmeleri başlamadan süreci bitirebilir.

Çoğu aday için zor olan şey belirsiz bir sözdizimi değil, ek sorular altındaki derinliktir: bir pipeline tasarlarsınız, görüşmeci geç gelen veri ekler, sonra bir şema değişikliği, ardından çıktının yanlış olduğunu nasıl anlayacağınızı sorar. Pipeline'ları canlı ortamda işletmiş adaylar, yalnızca kurmuş olanlara göre bu kaymayı daha iyi yönetir.

Kıdemli adaylar ayrıca muhakemeye daha fazla ağırlık verileceğini beklemeli. Neyi inşa etmeyeceğinize karar vermek, bir ödünleşimi teknik olmayan bir paydaşa anlatmak ve geçmiş bir hatanın sahipliğini üstlenmek, o seviyede role özgü beceri sayılır.

Hazırlığınızı Netflix'in saydığı üç alan etrafında kurun, işe alım uzmanınız bir take-home olduğunu doğrularsa onu ekleyin.

• Teknik: önce SQL. Pencere fonksiyonları, tekilleştirme ve olay oturumlaştırmayı kaynağa bakmadan yazabilene kadar çalışın. Her sorgu için çalıştırmadan önce sonucun granülaritesini yüksek sesle söyleyin.
• Teknik: kod. İç içe ya da dağınık kayıtları ana dilinizde dönüştürmeyi çalışın ve eleme klasik bir algoritma sorusu içerirse diye temel veri yapılarını gözden geçirin.
• Role özgü: modelleme ve pipeline'lar. Abonelikler ya da olay günlükleri gibi bildiğiniz bir alanı alın; tabloları, granülariteyi ve onları dolduran pipeline'ı çizin. Ardından tasarımı zorlayın: kısmi hatadan sonra yeniden çalıştırma, backfill, geç gelen bir batch, adı değişen bir sütun.
• Davranışsal: sonuçları olan hikâyeler. Sahibi olduğunuz bir pipeline hatasını, bir metrik tanımı konusundaki anlaşmazlığı ve bugün farklı yapacağınız bir ödünleşimi hazırlayın. Dağılma eğiliminiz varsa STAR yapısı yardımcı olur, ama sonucu somut tutun.
• Motivasyon: sizi heyecanlandıran iş. Netflix, görüşmecilerin bunu bilmek istediğini belirtiyor. Şirketi övmek yerine bir veri problemi türü söyleyin ve bunu gösteren bir projeye işaret edin.
• Verilirse take-home. Bunu üretim işi gibi ele alın: testler, varsayımlarınızı açıklayan kısa bir README ve hatalı girdinin net biçimde ele alınması.

Deneyiminin çoğu bir perakendecideki gecelik batch ETL olan bir veri mühendisini düşünün. İlk oturumlarını pencere fonksiyonlu SQL'e harcıyor, sonra gerçek hikâyeleri orada olduğu için bir backfill'i yeniden çalıştırmaya nasıl güvenli hale getireceğini anlatmaya çalışıyor. Davranışsal sorular geldiğinde, genel bir ekip çalışması örneği yerine sahibi olduğu bir pipeline hatasıyla yanıt veriyor.

Son adım hepsini sesli söylemektir, çünkü her aşama bir konuşmadır. SubcueAI'daki mock interview sayfası, gerçek eleme görüşmesinden önce veri mühendisliği sorularını yüksek sesle çalışmanızı sağlar.