Detecter si deux bateaux ont échangé du carburant en pleine mer à partir de time series de position de bateaux.
Data Engineer Interview Questions
Data Engineer Interview Questions
Le data engineer est un professionnel de l’informatique présent dans presque tous les secteurs. Il/Elle suit l’évolution et les tendances des données pour orienter les stratégies futures de l’entreprise. Une part essentielle de son travail consiste à transformer des données brutes en données exploitables en créant des pipelines et des systèmes de données.
Questions d'entretien d'embauche fréquentes pour un data engineer (H/F) et comment y répondre
Question 1
Question 1 : Décrivez en détail votre niveau d’expertise en langage de programmation.
How to answer
Comment répondre : Avant l’entretien, révisez votre CV et dressez la liste des programmes que vous maîtrisez. Si vous vous apercevez que vous ne connaissez pas un logiciel que l’entreprise utilise majoritairement, mettez en avant votre motivation et votre volonté de vous former au logiciel en question.
Question 2
Question 2 : Expliquez selon vous en quoi consiste le data engineering.
How to answer
Comment répondre : Soulignez votre rôle au sein de l’entreprise et par rapport à d’autres fonctions telles que data scientist pour définir clairement votre contribution. Précisez la différence entre un ingénieur axé sur les bases de données et un ingénieur axé sur les pipelines de données.
Question 3
Question 3 : Quelle est votre expérience en gestion de données dans le cloud et avec Apache Hadoop ?
How to answer
Comment répondre : Renseignez-vous sur les logiciels de gestion de données dans le cloud utilisés par l’entreprise (notamment Apache Hadoop). Un data engineer doit maîtriser les langages de programmation et les systèmes de gestion des données couramment employés dans le secteur, dont Apache Hadoop.
20,302 data engineer interview questions shared by candidates
Basic data pipeline design for any ETL problem. Some question about big data.
have you worked in hadoop
Availability and location.
Lots of SQL queries
Case Study on ETL process, Lots of SQL questions - group by, joins, partition by, etc.
How would you optimize joins in spark when using one small data set and a considerably larger one?
Do you know palmater foundry?
What is a case class in scala
What would have to happen in the first 30 days so you would want to quit?
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