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