🧑🏫👩🏫 Data Engineer, готовимся к собеседованию
![](/media/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D0%BA_%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B0_2023-12-12_%D0%B2_14.27.17-3ee4638dbf41-thumbnail-1500.png)
На выпускном Практического курса по Big Data прозвучал хороший вопрос: на что обратить внимание при подготовке к собеседованию на роль Data Engineer'а.
Решили поделиться с вами нашими рекомендациями:
1️⃣ Понимание принципов Map Reduce
2️⃣ Понимание принципов работы Spark и опыт работы с ним
3️⃣ Качество написание кода на Python (aka промышленная разработка)
4️⃣ SQL и SQL поверх Big Data (e.g. Hive)
5️⃣ Понимание принципов работы Kafka (обработка данных в Near Real-Time, NRT)
На TOP-5 остановиться невозможно, поэтому продолжаем:
6️⃣ Принципы работы NoSQL (CAP, денормализация данных)
7️⃣ Оркестрация экспериментов, Airflow
8️⃣ Оркестрация окружений, Docker, Kubernetes
9️⃣ Кейсы из жизни (e.g. оптимизация пайплайнов)
🔟 Soft Skills
Как говорится: last but not least, поэтому касательно последнего пункта намекнем на то, что вас хорошенько могут проверять на соответствие принципам компании по ходу технического собеседования:
- см. например Amazon Leadership Principles
- и присмотри себе в библиотеку книгу Cracking the Coding Interview: 189 Programming Questions and Solutions
Полезно? Ставь лайк и делись с друзьями 😉
Всем удачных собеседований!
BigData Team: the way you learn best
#work #study
Comments 0
Login to leave a comment