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Data Engineer Interview Questions

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Data Engineer Interview Questions

I Data engineer sono professionisti informatici richiesti pressoché in tutti i settori. Si occupano di monitorare i trend dei dati per pianificare le azioni più adeguate che un'azienda deve intraprendere. Uno degli aspetti più critici del lavoro di un Data engineer è l'elaborazione dei dati grezzi e la loro trasformazione in dati utilizzabili per creare pipeline e sistemi di dati.

Domande tipiche dei colloqui per Data engineer e come rispondere

Question 1

Domanda 1: Puoi descrivere in dettaglio il tuo livello di competenza nell'ambito dei linguaggi di programmazione?

How to answer
Come rispondere: Prima del colloquio, ripassa il tuo CV e/o portfolio e stila un elenco dei programmi che conosci meglio. Se scopri di non avere una buona conoscenza del programma usato in prevalenza nell'azienda, descrivi te stesso come una persona intraprendente e altamente motivata, che si impegnerà senza sosta per imparare a usare il programma.
Question 2

Domanda 2: Spiega a parole tue che cos’è il data engineering.

How to answer
Come rispondere: Analizza il tuo ruolo in relazione all'azienda e ad altri ruoli quali il data scientist, così da definire in modo chiaro il tuo contributo al sistema aziendale nel suo complesso. Spiega la differenza tra il ruolo di un ingegnere che lavora ai database e quello di un ingegnere che si occupa di pipeline.
Question 3

Domanda 3: Puoi descrivere un'esperienza lavorativa con Apache Hadoop e in ambienti di gestione dei dati nel cloud?

How to answer
Come rispondere: Per prepararti a questa domanda, fai le dovute ricerche sul software utilizzato dall'azienda, sui prodotti cloud per i dati e sull'uso di Apache Hadoop. I Data engineer devono avere un'ottima padronanza dei linguaggi di programmazione e dei sistemi di gestione dei dati utilizzati nel settore, quali Apache Hadoop.

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Build a web application that allows users to learn who represents them in the US House of Representatives. User Flow 1. User enters their zip code in validated form field. 2. User clicks submit button, or hits Enter key when input is focused. 3. User is returned a summary of who their representative is, including links to learn more. Resources: The `/data` folder in this repo contains two datasets: `legislators.json` lists current representatives associated with the states and district numbers they've served in, and `zipcodes-districts.json` lists every US zip code with its associated state and district number.
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Web Engineer With Data Visualization Focus

Interviewed at Swayable

4.8★
Feb 10, 2022

Build a web application that allows users to learn who represents them in the US House of Representatives. User Flow 1. User enters their zip code in validated form field. 2. User clicks submit button, or hits Enter key when input is focused. 3. User is returned a summary of who their representative is, including links to learn more. Resources: The `/data` folder in this repo contains two datasets: `legislators.json` lists current representatives associated with the states and district numbers they've served in, and `zipcodes-districts.json` lists every US zip code with its associated state and district number.

Spark optimizations: what are the optimizations that can be done for the below snippet code: shoppers_df (customers description DF) 250MB, 15M records: schema: StructType = StructType(Array(StructFiled("shopper_id", LongType, nullable = True), StructField("retailer_id", StringType, nullable = True), StructField("shopper_group_id", StringType, nullable = True), StructField("join_date", DateType, nullable = True), StructField("shopper_type", StringType, nullable = True), StructField("gender", StringType, nullable = True))) sku_df (dimension DF): 15 MB, 90K records purchase_df (transactions DF): 50GB of parquet compressed files 5,000,000,000 records. schema: StructType = StructType(Array(StructFiled("shopper_id", LongType, nullable = True), StructField("product_id", LongType, nullable = True), StructField("pos_id", IntegerType, nullable = True), StructField("purchase_date", DateType, nullable = True), StructField("units", DoubleType, nullable = True), StructField("total_spent", DoubleType, nullable = True))) Current code: products_purchased_df = purchase_df.alias("purchase").join(shoppers_df, on = "shopper_id", how = "left outer").join(sku_df.alias("sku"), on = "product_id").select(Col("purchase.*"), Col("sku.*")) usage: status_df = products_purchased_df.groupBy(["shopper_id", "product_id"]).agg(...) Optimize join statement
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Data Engineer

Interviewed at ciValue

4.2★
Mar 16, 2023

Spark optimizations: what are the optimizations that can be done for the below snippet code: shoppers_df (customers description DF) 250MB, 15M records: schema: StructType = StructType(Array(StructFiled("shopper_id", LongType, nullable = True), StructField("retailer_id", StringType, nullable = True), StructField("shopper_group_id", StringType, nullable = True), StructField("join_date", DateType, nullable = True), StructField("shopper_type", StringType, nullable = True), StructField("gender", StringType, nullable = True))) sku_df (dimension DF): 15 MB, 90K records purchase_df (transactions DF): 50GB of parquet compressed files 5,000,000,000 records. schema: StructType = StructType(Array(StructFiled("shopper_id", LongType, nullable = True), StructField("product_id", LongType, nullable = True), StructField("pos_id", IntegerType, nullable = True), StructField("purchase_date", DateType, nullable = True), StructField("units", DoubleType, nullable = True), StructField("total_spent", DoubleType, nullable = True))) Current code: products_purchased_df = purchase_df.alias("purchase").join(shoppers_df, on = "shopper_id", how = "left outer").join(sku_df.alias("sku"), on = "product_id").select(Col("purchase.*"), Col("sku.*")) usage: status_df = products_purchased_df.groupBy(["shopper_id", "product_id"]).agg(...) Optimize join statement

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