Співбесіда на data engineer у Netflix: процес і підготовка

Вам написав рекрутер Netflix, і ви хочете знати, що чекає на наступних етапах. Цей розділ відокремлює те, що стверджує сам Netflix, від загальної практики для ролей у data engineering. Спершу опубліковані факти, потім етапи, до яких варто готуватися.

Netflix публікує нотатки про процес для найму на початку кар'єри, а не окремий опис для кожної досвідченої ролі. Для кандидатів-випускників компанія каже, що співбесіди зазвичай починаються з домашнього завдання, після якого йдуть два раунди співбесід, а просування залежить від відгуків на кожному етапі. Кандидати на стажування зазвичай отримують домашнє завдання, а далі приблизно від двох до трьох раундів. Для всіх ролей Netflix каже, що інтерв'юери оцінюють технічні навички там, де це доречно, рольові навички та поведінкові навички, і хочуть дізнатися про ваш набір навичок та про роботу, яка вас надихає.

Netflix не публікує окремого процесу для досвідчених data engineer: немає назв раундів, кількості співбесід і фіксованого порядку. Ваш рекрутер — єдине надійне джерело щодо вашого власного графіка, тож запитайте прямо, які теми охоплює кожна розмова і чи є домашнє завдання.

Для планування корисно мислити етапами, які зазвичай містить процес data engineering у великих технологічних компаніях. Це категорії підготовки, виведені із загальної практики для цієї ролі, а не назви раундів Netflix:

• Розмова з рекрутером. Ваш досвід, команда, організаційні питання та те, що вас приваблює в роботі.
• Технічний скринінг. Зазвичай SQL і трохи програмування, часто з обговоренням пайплайна, який ви створили.
• Домашнє завдання. Частина заявленого Netflix процесу для випускників і стажистів; запитайте, чи стосується це вашого рівня.
• Глибші технічні співбесіди. Моделювання даних, проєктування пайплайнів і систем та складніший SQL.
• Поведінкові та мотиваційні розмови. Як ви працюєте з іншими і якими проблемами хочете володіти.

Обговорення спільноти на Reddit і Blind докладно описують окремі процеси. Сприймайте кожне як досвід одного кандидата в одній команді, а не як опис того, як Netflix проводить співбесіди з усіма data engineer.

Netflix називає три речі, які оцінюють його інтерв'юери: технічні навички, рольові навички та поведінкові навички. Для data engineer межа між технічними та рольовими тонка, тому корисніше зіставити їх із наведеними нижче галузями. Зразки запитань на цій сторінці — репрезентативні практичні завдання, а не запитання, які Netflix підтвердив, що ставить.

• Володіння SQL. Join'и, що не множать рядки, віконні функції для ранжування та наростаючих підсумків, дедуплікація, gaps and islands і сесіоналізація потоків подій. Інтерв'юерів зазвичай цікавить, чи можете ви пояснити, чому запит правильний, а не лише чи він дає результат.
• Програмування для даних. Розбір, перетворення й агрегація записів на Python або мові JVM з увагою до пам'яті, граничних випадків і читабельного коду. Можливі алгоритмічні головоломки, тож базові структури даних усе ж варто повторити.
• Моделювання даних. Вибір гранулярності таблиці фактів, відокремлення фактів від вимірів, робота з атрибутами, що змінюються в часі, і проєктування таблиць, які аналітики можуть запитувати, не потрапляючи в пастки.
• Проєктування пайплайнів і систем. Batch проти streaming, партиціювання, ідемпотентні записи, backfill'и, події, що надходять із запізненням, зміни схеми та перевірки якості даних. Очікуйте додаткових запитань, які посеред розмови змінюють вимоги.
• Поведінкове судження. Відповідальність за збої, суперечки зі стейкхолдерами щодо визначень метрик і компроміси між швидкістю та коректністю.
• Мотивація. Netflix каже, що інтерв'юери хочуть дізнатися про роботу, яка вас надихає. Розмите відображення тут марнує запитання, яке, за словами компанії, для неї важливе.

У всьому цьому спільна нитка — міркувати вголос. Кандидат, який мовчки пише правильний запит, і кандидат, який перед набором пояснює гранулярність, ключі join'ів і граничні випадки, часто отримують різні відгуки, навіть з однаковим кодом. Більше практичних завдань за навичками зібрано в банках запитань.

У більшості великих технологічних компаній процес для data engineer перетинається з обома суміжними ролями, але робить акцент на інших навичках. Netflix не публікує відмінностей між ролями для досвідчених кандидатів, тож наведене нижче порівняння — загальна практика, а не твердження про інші процеси Netflix.

• Порівняно з software engineering. Менше акценту на алгоритмічних головоломках і більше на SQL, моделюванні даних і надійності пайплайнів. Запитання з проєктування систем зазвичай зосереджені на тому, як дані рухаються, потрапляють у сховище та виправляються, а не на сервісах, що обробляють запити.
• Порівняно з data science. Менше статистики, експериментів і моделювання результатів; більше про створення й підтримку таблиць, на які покладаються аналітики та вчені. Вас усе ж можуть запитати, як визначається метрика, адже data engineer часто володіє таблицею за нею.
• Порівняно з analytics engineering. Межа розмита. Ролі analytics engineer зазвичай більше схиляються до моделювання та SQL для звітності, а ролі data engineer глибше заходять в ingestion, розподілену обробку та інфраструктуру.

Між компаніями більша відмінність зазвичай у тому, наскільки процес спирається на домашні завдання порівняно з розв'язанням задач наживо. Заявлений Netflix процес для випускників і стажистів починається з домашнього завдання, яке винагороджує чисту, задокументовану роботу більше за швидкість. Посібники про те, як інші компанії будують свої процеси, зібрано в розділі співбесіди в компаніях.

Netflix не публікує термінів найму data engineer. Графік залежить від команди, вашого рівня та доступності інтерв'юерів, тож після входу в процес питати слід рекрутера.

Складність легше описати якісно. Netflix каже, що просування ґрунтується на відгуках на кожному етапі, а отже, кожен етап працює як фільтр, а не як оцінка, усереднена наприкінці. Слабке домашнє завдання чи хиткий SQL-скринінг можуть завершити процес до розмов про проєктування, незалежно від того, наскільки сильними ви були б пізніше.

Для більшості кандидатів складний не незвичний синтаксис. Складна глибина під додатковими запитаннями: ви проєктуєте пайплайн, інтерв'юер додає дані, що надійшли із запізненням, потім зміну схеми, а тоді питає, як ви дізнаєтеся, що результат помилковий. Кандидати, які експлуатували пайплайни в продакшені, краще справляються з таким зсувом, ніж ті, хто лише будував.

Старші кандидати також мають очікувати більшої ваги судження. Вибір того, що не будувати, пояснення компромісу нетехнічному стейкхолдеру та визнання власної минулої помилки на цьому рівні зараховуються як рольова навичка.

Побудуйте підготовку навколо трьох галузей, які називає Netflix, а потім додайте домашнє завдання, якщо рекрутер підтвердить його наявність.

• Технічно: спершу SQL. Відпрацьовуйте віконні функції, дедуплікацію та сесіоналізацію подій, доки не зможете писати їх без підказок. Для кожного запиту вголос називайте гранулярність результату, перш ніж його запускати.
• Технічно: код. Практикуйте перетворення вкладених або безладних записів основною мовою та повторіть ключові структури даних на випадок, якщо скринінг міститиме класичну алгоритмічну задачу.
• Рольово: моделювання та пайплайни. Візьміть знайому предметну галузь, як-от підписки чи журнали подій, і накресліть таблиці, гранулярність та пайплайн, що їх наповнює. Потім перевірте проєкт на міцність: повторний запуск після часткового збою, backfill, запізнілий batch, перейменований стовпець.
• Поведінково: історії з наслідками. Підготуйте збій пайплайна, за який ви відповідали, суперечку щодо визначення метрики та компроміс, який ви зараз зробили б інакше. Структура STAR допомагає, якщо ви схильні розтягувати відповідь, але результат тримайте конкретним.
• Мотивація: робота, що вас надихає. Netflix заявляє, що його інтерв'юери хочуть це знати. Назвіть тип задач із даними та вкажіть проєкт, що це показує, замість того щоб хвалити компанію.
• Домашнє завдання, якщо призначене. Ставтеся до нього як до продакшн-роботи: тести, короткий README із поясненням припущень і чітка обробка некоректних вхідних даних.

Уявіть data engineer, чий досвід здебільшого складається з нічного batch ETL у рітейлері. Перші заняття він присвячує SQL із віконними функціями, а потім тренується пояснювати, як зробити backfill безпечним для повторного запуску, бо саме там його справжні історії. Коли надходять поведінкові запитання, він відповідає збоєм пайплайна, за який відповідав, а не загальним прикладом командної роботи.

Останній крок — промовляти все це вголос, адже кожен етап є розмовою. Сторінка mock interview у SubcueAI дає змогу відпрацьовувати запитання з data engineering вголос перед справжнім скринінгом.