Открытое собеседование Tinkoff DWH Connect

• Анна Мавлютова, руководитель направления распределенного управления данными в Тинькофф, представляет себя и объясняет цель мероприятия.  

• Тинькофф проводит серию онлайн-мероприятий "Тинькофф Двх Коннект", состоящую из трех частей.  

• Первая часть была посвящена системному анализу и разработке в Двх, вторая часть - техническому интервью на вакансию системного аналитика Двх, а третья часть - уикенд офер.  

• Анатолий Краев, лид команды Двх, рассказывает о частоте проведения собеседований и формате текущего интервью.  

• Интервью будет включать разбор кейсов и обратную связь.  

• Кандидат Александр, найденный через форму на сайте, присоединяется к интервью.  

• Анатолий объясняет структуру интервью, состоящую из разминки, обсуждения хранилища и задачи на моделирование и сбор требований.  

• Александр получает первое задание, связанное с расчетом среднего размера заказа до и после покупки товара X.  

• Александр начинает анализировать данные, выбирая заказы после марта и группируя их по городу проживания.  

• Он использует различные SQL-операторы для расчета среднего чека и суммы заказа.  

• В процессе обсуждения выясняется, что нужно исключить заказы до запуска товара X и найти дату первой покупки товара X для каждого города.  

• Александр и Анатолий обсуждают, как найти дату первой покупки товара X для каждого города.  

• Александр предлагает использовать фильтр для исключения заказов до запуска товара X.  

• Анатолий одобряет план и продолжает обсуждение, уточняя детали задачи.  

• Выбор города и минимальной даты заказа.  

• Объединение таблиц пользователей и локаций.  

• Условие для сравнения дат заказов.  

• Исправление условий для сравнения дат.  

• Использование поля "продукт-нейм" для идентификации продукта.  

• Варианты использования JOIN и INNER JOIN.  

• Выбор таблицы с запросами к базе данных.  

• Сравнение длительности каждого запроса с максимальной длительностью за день.  

• Использование оконных функций для нахождения максимальной длительности.  

• Исправление условий для корректного использования оконных функций.  

• Группировка по пользователю для уменьшения количества записей.  

• Варианты использования оконных функций для оптимизации запросов.  

• Обсуждение использования оконных функций для нахождения максимальной длительности.  

• Сравнение двух подходов: классический и через оконные функции.  

• Вопросы о различиях между функциями ROW_NUMBER и DENSE_RANK.  

• Ранг выставляет рейтинг в рамках партии, но может пропускать одинаковые значения.  

• Денсер ранг не пропускает одинаковые значения, что может привести к разным результатам.  

• Ранг используется для поиска максимальных значений в партии, а денсер ранг - для более точных результатов.  

• Ранг может быть полезен для поиска максимальных значений, но чаще используется роу амбар.  

• Денсер ранг применяется реже, но может быть полезен в определенных ситуациях.  

• Важно знать, когда использовать каждую функцию для эффективного анализа данных.  

• Начинать нужно с определения источников данных и целей использования хранилища.  

• Важно учитывать количество пользователей и периодичность отчетности.  

• Определение стека технологий и периодичности обновления данных.  

• Первичный слой данных включает различные источники, такие как дата-озера и CSV-файлы.  

• Первичная обработка данных приводит их в табличную форму.  

• Нормализация данных и создание детального слоя для аналитики.  

• Описание модели хранения данных для сети автосалонов.  

• Создание таблиц для салонов, сотрудников и автомобилей.  

• Включение атрибутов, таких как адрес, дата открытия, время работы и другие.  

• Добавление цвета и комментариев к продажам.  

• Указание, кто продал и в каком салоне.  

• Возможность добавления информации о скидках.  

• Уточнение местонахождения автомобилей.  

• Введение уникального идентификатора для каждого автомобиля.  

• Создание таблицы для хранения моделей и их количества.  

• Добавление таблицы клиентов с ФИО, датой рождения и другими данными.  

• Возможность добавления новых атрибутов и витрин в будущем.  

• Обсуждение таблицы продаж и возможных записей.  

• Уточнение, как будут храниться данные о продажах.  

• Возможные метрики для анализа: количество автомобилей на складе, средний чек, выручка по салонам.  

• Необходимость добавления данных о вместимости автомобилей.  

• Возможность заказа дополнительных автомобилей на склад.  

• Планы по расширению модели для новых требований и фичей.  

• Подведение итогов собеседования.  

• Вопрос о бэкграунде Александра и его опыте работы в DWH.  

• Опыт работы в аналитике более десяти лет, в DWH - более двух лет.  

• Прошел аудит на сеньорную позицию, был руководителем направления DWH.  

• Обсуждение задач и их решений, включая использование оконных функций.  

• Обсуждение теории построения хранилищ данных и операционных слоев.  

• Важность опыта и компетенций в DWH.  

• Описание базовых сущностей и добавление атрибутов для улучшения модели.  

• Важность четкого изложения мыслей на собеседовании.  

• Обсуждение хода мыслей и их развития.  

• Благодарность за участие и обсуждение кейсов на собеседовании.  

• Три основные секции: написание кода, теоретическая часть DWH, системный анализ.  

• Написание кода на Excel и Python, решение задач средней сложности.  

• Важность объяснения логики решения и избегания синтаксических ошибок.  

• Важность задавать вопросы и уточнять условия задач.  

• Знание оконных функций и их применение в сложных алгоритмах.  

• Решение задач несколькими способами и практика на таких условиях.  

• Решение простых задач на Python для базового знания алгоритмов.  

• Возможность использования других языков для решения задач.  

• Важность базовых знаний алгоритмов, а не конкретного языка программирования.  

• Вторая часть собеседования теоретическая, посвященная проектированию и построению ETL.  

• Вопросы касаются общих подходов и моделирования.  

• Рекомендуется освежить знания, читая базовые теории и статьи.  

• Интервьюер поможет, если кандидат будет готов.  

• Важно знать общепринятые термины и практики.  

• Подготовка поможет избежать неудобных ситуаций.  

• Включает моделирование и сбор бизнес-требований.  

• Вопросы открытые, без правильных ответов.  

• Важно задавать вопросы и проявлять инициативу.  

• Секции проводят разные специалисты.  

• Рекрутер собирает информацию о кандидате.  

• Секции могут проводить системные аналитики, разработчики и другие специалисты.  

• Кандидатов собеседуют одинаково, независимо от уровня.  

• Задачи усложняются постепенно.  

• Итоговый уровень определяется по результатам всех секций.  

• Собеседования могут быть на разные позиции, включая дата-аналитиков и аналитиков.  

• Задачи могут быть типовыми и не привязаны к конкретной специфике продукта или технического плана.  

• Важно проявлять смекалку и находить способы решения задач.  

• На собеседовании могут быть общие темы, близкие к жизни.  

• Важно быть открытым к новому и не бояться задавать вопросы.  

• Системные аналитики часто сталкиваются с неопределенностью и должны уметь ориентироваться в новых областях.  

• Важно знать и проектирование, и системный анализ.  

• Опыт приобретается со временем, и навыки можно развивать в рамках работы.  

• Оба навыка могут чередоваться в зависимости от кейсов.  

• В Двх есть три профиля: системный аналитик, разработчик и системный аналитик плюс разработчик.  

• Системный аналитик больше занимается анализом, разработчик – разработкой, а системный аналитик плюс разработчик совмещает анализ и разработку.  

• Если вы отказались от участия в уик-энд офере, но передумали, можно повторно откликнуться через лендинг или написать рекрутеру.  

• Уик-энд офер пройдет 20-21 апреля, и мы рады видеть всех в нашей команде.