Questions related to spark and aws. How spark is faster than mapreduce? How do we use different aws services like EMR,EC2,glue etc.?
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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Why do you want to leave your sunny country for rainy cold Amsterdam? Won't you miss your family?
What is the most complexity you have faced in your project.
how good you are as a leader
One thing they asked me was how I would approach integrating and normalizing data from multiple sources with different formats and grading systems. They were interested in understanding how I would handle discrepancies in movie titles, genres, and ratings across platforms, and how I would design a system to ensure consistency and reliability in the final aggregated ratings.
Just question about the previous experiences
What are the spark optimization techniques that you used in your project
favourite question : Maximum subarray sum, binary search
What are your salary expectations?
Basics of Azure data factory - Pipeline, Integration runtime, linked service, dataset, triggers, copy activity based real tie scenarios
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