Карьерный эфир с двумя учебными мок-собеседованиями на junior-позицию инженера данных. HR и нанимающий менеджер проверяют опыт кандидатов, SQL, Python и ключевые инструменты data engineering, а затем дают обратную связь.
Источник: karpov.courses
Открыть на YouTubeВ эфире два студента проходят учебное интервью на обобщённую junior-вакансию data engineer. HR-часть посвящена самопрезентации, мотивации и вопросам кандидата; технический блок — OLTP/OLAP, нормализации, брокерам сообщений, Docker, Git, SQL (JOIN, UNION, CTE, индексы и планы запросов), партиционированию, шардированию, Python и Airflow. После каждого разговора эксперты разбирают сильные стороны и пробелы: первого кандидата оценивают как Junior+/Middle-, второго — как Middle-/Middle.
1:19:13Открытое мок-собеседование, имитирующее отбор в Netflix на позицию Analytics Engineer / DWH-аналyst. Участники обсуждают требования вакансии, SQL и Python, загрузку и репликацию данных, слои DWH, качество данных и проектируют хранилище авиакомпании.
1 ч 15 минРазбор публичного технического интервью для junior аналитика: Python/Pandas и SQL в ClickHouse на продуктовых данных. Ведущий показывает типичные ошибки в фильтрации, агрегации и декомпозиции аналитических задач.
karpov.coursesМок-собеседование
1 ч 8 минЗапись тренировочного технического интервью для продуктового аналитика. Разбираются A/B-тесты, продуктовые кейсы, SQL, Python-алгоритмы и даётся обратная связь кандидату.