Просто перечислить Kafka, Spark и ClickHouse недостаточно. Интервьюеру важно понять, какую задачу ты решал, что сделал лично и почему выбрал такой подход.
Хороший рассказ выглядит так:
1️⃣Какая была проблема
2️⃣За что отвечал лично ты
3️⃣Почему выбрали этот стек
4️⃣С какими сложностями столкнулись
5️⃣Какой получили результат
Но мало просто подготовить красивый текст. Нужно понимать каждую его часть.
Если говоришь, что работал с Kafka, будь готов объяснить:
⏺как выбирали количество партиций
⏺что происходило при падении consumer
⏺как контролировали дубли и lag
⏺почему вообще понадобилась Kafka
Иначе первый же глубокий вопрос покажет, что что-то не так…🥶
Для подготовки можно использовать чат гпт😺. Отправь ему описание вакансии/ проекта и попроси:
Проведи со мной собеседование на Middle Data Engineer. Задавай вопросы по одному, уточняй детали, ищи противоречия и отмечай места, где непонятен мой личный вклад
Ещё один полезный приём: подготовить три версии рассказа: на 30 секунд, на 2 минуты и подробную, если интервьюер решит копнуть глубже.
Я бы начинал с короткой версии. А дальше лучше остановиться. Не нужно сразу рассказывать весь проект. Пусть интервьюер сам выберет, куда копать.
Ещё полезно оставлять в рассказе крючки🪝:
«При повторном запуске у нас появлялись дубли, поэтому пришлось отдельно продумывать идемпотентность»
Скорее всего, следующим вопросом будет:
«А как именно вы решили проблему?»
Так можно немного управлять направлением разговора и выводить интервьюера на те части проекта, которые ты знаешь лучше всего 😏
И обязательно проговаривай всё вслух. В голове ответ всегда звучит лучше, чем на реальном собеседовании🤵♀️
Не нужно учить текст дословно😎Лучше заранее продумать связки и формулировки, а затем несколько раз рассказать всё своими словами.
Уверенно звучит не тот, кто идеально выучил текст, а тот, кто понимает каждое своё решение🙂
Ставь 🔥, если было полезно!