Мок-собеседование DWH-аналитика

Коротко о видео

Открытое мок-собеседование на позицию Data Warehouse Analyst / Analytics Engineer: интервьюер разыгрывает роль HR Netflix, опираясь на показанную вакансию. Кандидатка рассказывает о работе с SQL и Python, Greenplum, ClickHouse, загрузке данных и витринах. Собеседники обсуждают Airflow, репликацию через Oracle GoldenGate, ingestion через Apache NiFi, слои DWH, Data Vault и якорное моделирование, а также проверки качества данных. В практическом задании кандидатка проектирует хранилище авиакомпании: выделяет факт рейса, связанные справочники и бизнес-проверки. После мока участники отвечают на вопросы зрителей о требованиях позиции и карьерном развитии.

Затронутые темы

Что взять на заметку

• При разборе вакансии DWH-аналитика выделяйте SQL, языки программирования, пайплайны и моделирование данных.
• Airflow подходит для оркестрации преобразований, но для репликации источников могут использоваться профильные инструменты.
• Staging хранит исходные данные, а аналитические и презентационные витрины готовят их для запросов и BI.
• При моделировании хранилища нужно выделить бизнес-сущности и их связи до построения витрин.
• На интервью полезно объяснять назначение каждого слоя и инструмента, а не только перечислять технологии.