Вернуться в видеотеку

Мок-собеседование по System Design: мобильная маркетинговая атрибуция

Мок-собеседование по System Design: кандидат проектирует систему мобильной маркетинговой атрибуции, которая связывает клики по рекламе, установки приложения и покупки подписки. Обсуждаются функциональные и нефункциональные требования, расчёт нагрузки, API, модель событий, выбор Cassandra и ClickHouse, потоковое обогащение данных, Kafka, визуализация метрик, оценка сроков и применение AI в разработке.

Источник: Python Mentor

Открыть на YouTube

Таймлайн

Коротко о видео

Интервьюер в роли продуктового или бизнес-менеджера предлагает кандидату спроектировать систему маркетинговой атрибуции для мобильных приложений. Кандидат уточняет сценарии click → install → purchase, требования к воронке и срезам по странам, затем обсуждает нагрузку, доступность, задержки, сущности и API. В архитектурной части он предлагает Cassandra для приёма событий, ClickHouse и Grafana для аналитики, а также Kafka и сервис обогащения данных. Интервьюер уточняет ограничения решений и отдельно поправляет смешение аналитических и time-series хранилищ. В финале разбираются состав команды, оценка MVP и использование AI для рутинного кода и тестов.

Затронутые темы

Что взять на заметку

  • Начинайте System Design с уточнения сценариев, метрик, границ системы и требуемых артефактов, а не с выбора технологий.
  • Для маркетинговой атрибуции заранее проектируйте надёжную связь между событиями click, install и purchase; повторные доставки событий и повторные действия пользователя — разные случаи.
  • Выбирайте хранилища по паттернам записи и чтения: аналитические запросы по воронкам и срезам требуют иной модели, чем мониторинговые time-series данные.
  • Обосновывайте Cassandra, ClickHouse и Kafka конкретными требованиями к пропускной способности, модели данных, задержке, отказоустойчивости и повторной обработке событий.
  • Оценка MVP должна учитывать интеграции, инфраструктуру, тестирование, аналитические витрины и неопределённости, а не только код обработчиков событий.
  • AI может ускорять написание шаблонного кода и тестов, но техническое задание, проверка результатов и решения в предметной области остаются ответственностью инженера.

Рекомендуем посмотреть

1:51:57
BackendSenior

Мок-собеседование System Design: сервис бронирования

Кандидат проектирует сервис бронирования ресторанов: собирает требования, моделирует рестораны, места и брони, продумывает API и уведомления. В конце интервьюер разбирает структуру и тайминг ответа.

58:33
BackendMiddle

Мок-собеседование с Python-разработчиком на Middle: Kafka, PostgreSQL и микросервисы

Публичное мок-собеседование с junior Python-разработчиком, который готовится к переходу на Middle. Ведущие проверяют опыт с RabbitMQ и Kafka, Python, мониторингом и масштабированием сервисов, PostgreSQL, Redis и микросервисной архитектурой, а в конце дают обратную связь по уровню.