Feature Store хранит единое определение и версию вычисления признака, а не только готовое значение. Offline store строит training set с point-in-time join, исключая данные из будущего; online store обслуживает свежие значения с малой задержкой. Общий pipeline materialization уменьшает различие формул. Skew все равно возможен из-за freshness, default values и ошибок публикации, поэтому сравнивают распределения и конкретные значения online и offline.
Не нашли ответ? Напишите мне в чат. Я делаю Шпаргалку и сам отвечаю на сообщения. Расскажите, что не работает или чего вам не хватает. Может, смогу сразу взять это в работу.
Откуда взяты вопросы?
Из реальных собеседований. Основой подборки стал опыт Вадима Новосёлова: он проходил интервью и записывал вопросы. Подробнее о материалах.
Насколько эти вопросы актуальны?
Эти вопросы встречались нам на реальных собеседованиях в 2025 году. Мы регулярно проходим собеседования и пополняем подборку новыми вопросами. Основы профессии и ключевые технологии остаются востребованными годами, а детали конкретных инструментов и версий стоит сверять с текущей документацией.
На какой уровень рассчитана подборка?
Мы проходили собеседования на вакансии уровня Middle+, а иногда и на Senior-позиции. Вопросы из этих интервью вошли в подборку. Направления работы: Data Engineer, ETL-разработчик. Глубина обсуждения зависит от вакансии: будь готов объяснить основную идею, привести практический пример и разобрать ограничения и альтернативы решения.
Этот вопрос точно будет на моём собеседовании?
Гарантии нет: набор вопросов зависит от компании, задач команды, уровня вакансии и самого интервьюера. Эти вопросы уже встречались на реальных собеседованиях, но на твоём интервью ту же тему могут проверить другой формулировкой, практической задачей или обсуждением твоего опыта. Используй подборку, чтобы разобраться в теме: объясняй идею своими словами, приводи примеры и готовься обсудить ограничения и альтернативы решения. Так будет проще ответить и на знакомый вопрос, и на неожиданные уточнения.
