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Data Engineer Interview Questions
Data Engineer Interview Questions
Le data engineer est un professionnel de l’informatique présent dans presque tous les secteurs. Il/Elle suit l’évolution et les tendances des données pour orienter les stratégies futures de l’entreprise. Une part essentielle de son travail consiste à transformer des données brutes en données exploitables en créant des pipelines et des systèmes de données.
Questions d'entretien d'embauche fréquentes pour un data engineer (H/F) et comment y répondre
Question 1
Question 1 : Décrivez en détail votre niveau d’expertise en langage de programmation.
How to answer
Comment répondre : Avant l’entretien, révisez votre CV et dressez la liste des programmes que vous maîtrisez. Si vous vous apercevez que vous ne connaissez pas un logiciel que l’entreprise utilise majoritairement, mettez en avant votre motivation et votre volonté de vous former au logiciel en question.
Question 2
Question 2 : Expliquez selon vous en quoi consiste le data engineering.
How to answer
Comment répondre : Soulignez votre rôle au sein de l’entreprise et par rapport à d’autres fonctions telles que data scientist pour définir clairement votre contribution. Précisez la différence entre un ingénieur axé sur les bases de données et un ingénieur axé sur les pipelines de données.
Question 3
Question 3 : Quelle est votre expérience en gestion de données dans le cloud et avec Apache Hadoop ?
How to answer
Comment répondre : Renseignez-vous sur les logiciels de gestion de données dans le cloud utilisés par l’entreprise (notamment Apache Hadoop). Un data engineer doit maîtriser les langages de programmation et les systèmes de gestion des données couramment employés dans le secteur, dont Apache Hadoop.
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Comment optimiser une requête SQL pour améliorer les performances de la base de données ?
Take a look at a vague problem and right code, create test data and QA your program
Your Profile doesn't seem to fit out JD, so you can leave and we'll let you know if we have relevant profile for you.
Give an example of a time you made/discovered a mistake and it would affect delivery. What did you do?
Technical test was easy. The dataset was small, so statistical analysis other than basic summary stats didn't make sense. It was not clear what they were looking for.
Compute the height of a binary tree.
what is spark.
The interviewer asked me questions on SQL , JAVA and my project
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