Perguntas de entrevista: Engenheiro de Dados
Contratar um engenheiro de dados significa encontrar alguem que consiga construir pipelines de dados fiaveis e escalaveis que alimentam analise e machine learning.
Principais competências a avaliar
Perguntas: Comportamental
4Estas perguntas exploram a forma como o candidato lidou com situações reais no passado. O comportamento passado é um dos melhores indicadores do desempenho futuro.
Descreva um pipeline de dados que construiu de raiz. Quais foram os maiores desafios tecnicos e como os abordou?
Avalia a experiencia de design de pipelines de ponta a ponta e a abordagem de resolucao de problemas
Fale-me de uma ocasiao em que teve de equilibrar qualidade de dados com velocidade de entrega. Que contrapartidas fez?
Revela pragmatismo e capacidade de gerir prioridades concorrentes
Fale-me de uma ocasiao em que melhorou significativamente o desempenho de uma consulta ou pipeline lento.
Avalia competencias de afinacao de desempenho e otimizacao sistematica
Fale-me de uma ocasiao em que teve de defender uma mudanca importante de infraestrutura na sua pilha de dados.
Revela competencias de comunicacao e capacidade de impulsionar decisoes tecnicas
Perguntas: Situacional
4Apresente cenários hipotéticos para perceber como o candidato abordaria desafios que provavelmente enfrentará na função.
Uma equipa de analise a jusante reporta que um painel chave esta a mostrar numeros incorretos ha tres dias. Descreva-me a sua investigacao.
Avalia a metodologia de depuracao de dados e a comunicacao com partes interessadas
A sua ferramenta de orquestracao falha a meio de um pipeline durante uma carga noturna critica. Como desenha para recuperacao sem duplicacao de dados?
Avalia o pensamento de idempotencia e design de tolerancia a falhas
Um cientista de dados pede-lhe para fornecer um novo conjunto de dados que junta seis sistemas de origem diferentes. Como dimensiona e planeia este trabalho?
Avalia o levantamento de requisitos e a colaboracao entre equipas
Descobre que um pipeline tem estado silenciosamente a perder 2% dos registos ha semanas. Que passos toma?
Testa a resposta a incidentes e a analise de causa raiz para problemas de dados
Perguntas: Técnico
4Avalie os conhecimentos técnicos do candidato, o domínio de ferramentas e a capacidade de resolver problemas com perguntas específicas da função.
Como conceberia um pipeline para ingerir 50 milhoes de eventos por dia de multiplas fontes num data warehouse com disponibilidade quase em tempo real?
Testa conhecimento de arquitetura streaming vs batch e pensamento de escalabilidade
Explique as diferencas entre schema em estrela e em floco de neve. Quando escolheria um em detrimento do outro?
Testa fundamentos de modelacao de dados e raciocinio pratico de contrapartidas
Compare Apache Spark e Apache Flink para processamento de streams. Que fatores influenciam a sua escolha?
Testa a amplitude de conhecimento em frameworks de processamento
Descreva como lida com a evolucao de esquemas num pipeline de dados em producao quando as fontes a montante mudam sem aviso.
Testa o design de resiliencia e estrategias de gestao de esquemas
Perguntas: Competência
3Meça competências específicas face aos requisitos da função com perguntas estruturadas e baseadas em evidências.
Qual e a sua abordagem para testar pipelines de dados? Como garante a correcao em cada etapa?
Avalia a maturidade de testes de dados e a mentalidade de garantia de qualidade
Como aborda a governanca de dados e a catalogacao numa organizacao com dezenas de fontes de dados?
Avalia a compreensao de gestao de metadados e praticas organizacionais de dados
Que estrategias utiliza para gerir custos quando trabalha com plataformas de dados cloud em escala?
Avalia a consciencia de custos e o pensamento de otimizacao de recursos
Dicas de entrevista para esta função
- Inclua um exercicio pratico de SQL ou design de pipeline.
- Peca que desenhem ou descrevam as suas arquiteturas de pipeline.
- Investigue os instintos de qualidade de dados.
- Procure candidatos que considerem o consumidor final dos dados.
Perguntas frequentes
Qual e a diferenca entre engenheiro de dados e analista de dados?
Os engenheiros de dados constroem e mantem a infraestrutura que move e transforma dados. Os analistas de dados utilizam essa infraestrutura para extrair insights.
Os engenheiros de dados devem saber machine learning?
Uma compreensao funcional de conceitos de ML ajuda a conceber melhores feature stores e pipelines de treino, mas experiencia profunda em ML nao e obrigatoria.
Quao importante e a experiencia cloud?
Muito importante. A maioria das pilhas de dados modernas funciona em AWS, GCP ou Azure.
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