Top 13 Câu Hỏi Phỏng Vấn Data Engineer Hay Gặp Nhất [Theo Coursera]

Ngày đăng: 24/05/2023 | Không có phản hồi

Ngày cập nhật: 24/05/2023

Phỏng vấn luôn là nỗi lo của nhiều người. Đặc biệt trong ngành công nghệ và với một công việc cực kỳ cạnh tranh như Data Engineer. Nhiều người bị thu hút bởi nghề nghiệp này bởi nhu cầu lớn của thị trường, mức lương cao và có sự phát triển tích cực trong dài hạn. Tuy nhiên, không phải ai cũng đủ kiến thức, kỹ năng và trải nghiệm để vượt qua buổi phỏng vấn. Vì vậy, thông qua bài viết dưới đây, Glints sẽ đề cập đến top 13 câu hỏi phỏng vấn Data Engineer hay gặp nhất theo Coursera để giúp bạn có được sự chuẩn bị tốt nhất cho bản thân!

Câu hỏi phỏng vấn Data Engineer cơ bản 

Đối với các câu hỏi phỏng vấn Data Engineer cơ bản, người phỏng vấn muốn biết về bạn và lý do bạn muốn trở thành kỹ sư dữ liệu. Vì vậy mặc dù bạn ít có khả năng bị hỏi những câu hỏi về hành vi, nhưng những câu hỏi cấp cao hơn này có thể xuất hiện sớm trong cuộc phỏng vấn của bạn.

1. Hãy nói cho chúng tôi biết về bạn

Đây là điều mà nhà tuyển dụng thực sự hỏi: Điều gì khiến bạn nghĩ mình phù hợp với công việc này?

Câu hỏi này được sử dụng rất thường xuyên trong các cuộc phỏng vấn đến nỗi nó có vẻ chung chung và không có điểm dừng, nhưng nó thực sự có thể lột tả được về mối quan hệ của bạn với lĩnh vực Data Engineering. Vì vậy, hãy giữ câu trả lời của bạn tập trung vào con đường trở thành Data Engineer của mình. Điều gì đã thu hút bạn đến với nghề hoặc ngành này? Bạn đã phát triển các kỹ năng kỹ thuật của mình như thế nào?

Ngoài ra, người phỏng vấn cũng có thể hỏi các câu dưới đây với hàm ý tương tự:

• Tại sao bạn chọn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực Data?
• Mô tả con đường trở thành Data Engineer của bạn.

2. Vai trò của Data Engineer trong công ty là gì? 

Đây là điều mà nhà tuyển dụng thực sự hỏi: Data Engineer chịu trách nhiệm cho những công việc gì?

Đối với câu hỏi này, nhà tuyển dụng muốn biết rằng bạn có nhận thức được nhiệm vụ của một Data Engineer hay không. Bạn có thể làm gì? Bạn sẽ đóng vai trò gì trong một nhóm? Để trả lời, bạn sẽ có thể mô tả các trách nhiệm điển hình thường thấy cũng liệt kê các vị trí mà Data Engineer sẽ làm việc cùng trong nhóm phát triển. Nếu bạn có kinh nghiệm làm Data Science hoặc Data Analyst, bạn có thể muốn mô tả cách bạn đã làm việc với các Data Engineer trong quá khứ.

Ngoài ra, người phỏng vấn cũng có thể hỏi các câu dưới đây với hàm ý tương tự:

• Data Engineer làm gì?
• Làm thế nào để các Data Engineer làm việc trong một nhóm?
• Data Engineer có thể tạo nên những tác động gì?

3. Nếu gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu phi cấu trúc, bạn sẽ giải quyết thế nào? 

Đây là điều mà nhà tuyển dụng thực sự hỏi: Làm thế nào để bạn đối phó với các vấn đề? Điểm mạnh và điểm yếu của bạn là gì?

Về cơ bản, trách nhiệm chính của Data Engineer là xây dựng các hệ thống với chức năng thu thập, quản lý và chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có thể sử dụng được để các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh diễn giải. Câu hỏi này nhằm mục đích xác định bất kỳ trở ngại nào mà bạn có thể gặp phải khi xử lý một vấn đề và cách bạn giải quyết vấn đề đó.

Đây cũng chính là thời điểm vàng để bạn tỏa sáng, nơi bạn có thể mô tả cách bạn làm cho dữ liệu dễ truy cập hơn thông qua mã hóa và thuật toán. Thay vì giải thích các vấn đề kỹ thuật vào thời điểm này, hãy nhớ các trách nhiệm cụ thể được liệt kê trong bản mô tả công việc và xem liệu bạn có thể kết hợp chúng vào câu trả lời của mình hay không.

Ngoài ra, người phỏng vấn cũng có thể hỏi các câu dưới đây với hàm ý tương tự:

• Làm thế nào để bạn giải quyết một vấn đề kinh doanh?
• Các bước để bạn xử lý và giải quyết các vấn đề trong một dự án là gì?
• Bạn có thể mô tả thời điểm bạn gặp phải vấn đề và giải quyết nó theo cách sáng tạo không?

Đọc thêm: Lương Data Engineer Là Bao Nhiêu, Có Cao Không?

Câu hỏi phỏng vấn Data Engineer về quy trình 

Thông thường, các ứng viên cho vị trí Data Engineer sẽ được hỏi về các dự án của họ. Nếu trước đây bạn chưa từng là Data Engineer, bạn có thể mô tả các dự án mà bạn đã làm việc cho một lớp học hoặc dự án bạn đã đăng trên GitHub.

4. Hãy kể về một dự án mà bạn đã thực hiện từ đầu đến cuối

Đây là điều mà nhà tuyển dụng thực sự hỏi: Bạn nghĩ như thế nào về quá trình thu thập, làm sạch và trình bày dữ liệu?

Bạn chắc chắn sẽ được hỏi một câu về quá trình suy nghĩ và phương pháp luận để hoàn thành một dự án. Người quản lý tuyển dụng muốn biết cách bạn chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành một sản phẩm hoàn chỉnh. Để trả lời, bạn có thể giải thích logic của mình để chọn một số thuật toán theo cách dễ hiểu, để chứng tỏ rằng bạn thực sự biết mình đang nói về điều gì. Sau đó, bạn sẽ được hỏi những câu tiếp theo dựa trên dự án này.

Ngoài ra, người phỏng vấn cũng có thể hỏi các câu dưới đây với hàm ý tương tự:

• Dự án thử thách nhất mà bạn từng thực hiện là gì và bạn đã hoàn thành nó như thế nào?
• Hãy trình bày quy trình cụ thể của riêng bạn khi bắt đầu một dự án mới?

5. Bạn đã sử dụng những thuật toán nào trong dự án của mình? 

Đây là điều mà nhà tuyển dụng thực sự hỏi: Tại sao bạn chọn thuật toán này và bạn có thể so sánh nó với các thuật toán tương tự khác không?

Họ muốn biết bạn suy nghĩ như thế nào thông qua việc chọn thuật toán này thay vì các thuật toán khác. Cách dễ dàng nhất để trả lời cho loại câu hỏi này là trung vào một dự án mà bạn đã thực hiện và liên kết bất kỳ câu hỏi tiếp theo nào tới dự án đó. Nếu bạn có một ví dụ về dự án và thuật toán liên quan đến công việc của công ty, thì hãy chọn cái đó để gây ấn tượng với người phỏng vấn. Liệt kê các mô hình bạn đã làm việc, sau đó giải thích, phân tích, trình bày kết quả và tác động của chúng.

Ngoài ra, người phỏng vấn cũng có thể hỏi các câu dưới đây với hàm ý tương tự:

• Khả năng mở rộng của thuật toán này là gì?
• Nếu được thực hiện lại dự án, bạn có làm gì khác không?

6. Bạn đã sử dụng công cụ nào trong dự án? 

Đây là điều mà nhà tuyển dụng thực sự hỏi: Bạn đã đi đến quyết định sử dụng một số công cụ nhất định như thế nào?

Các Data Engineer phải quản lý lượng dữ liệu khổng lồ, vì vậy họ cần sử dụng các công cụ và công nghệ phù hợp để thu thập và chuẩn bị chu toàn cho tất cả. Nếu bạn có kinh nghiệm sử dụng các công cụ khác nhau như Hadoop, MongoDB và Kafka, bạn nên giải thích bạn đã sử dụng công cụ nào cho dự án cụ thể đó.

Bạn có thể đi vào chi tiết về các hệ thống ETL (trích xuất, biến đổi và tải) mà bạn đã sử dụng để di chuyển dữ liệu từ cơ sở dữ liệu vào kho dữ liệu, chẳng hạn như Stitch, Alooma, Xplenty và Talend. Có một số công cụ hoạt động tốt hơn cho back-end, vì vậy nếu bạn có thể truyền đạt khả năng ra quyết định của mình, bạn sẽ tỏa sáng với tư cách là một ứng viên tự tin vào kỹ năng của họ.

Ngoài ra, người phỏng vấn cũng có thể hỏi các câu dưới đây với hàm ý tương tự:

• Công cụ yêu thích của bạn là gì và tại sao?
• So sánh và đối chiếu hai hoặc ba công cụ mà bạn đã sử dụng trong một dự án gần đây.

Câu hỏi phỏng vấn Data Engineer về kỹ thuật 

7. Mô hình hoá dữ liệu (Data Modeling) là gì? 

Mô hình hóa dữ liệu (Data Modeling) là bước đầu tiên để thiết kế cơ sở dữ liệu và phân tích dữ liệu. Bạn sẽ muốn giải thích rằng bạn có khả năng thể hiện mối quan hệ giữa các cấu trúc, đầu tiên là với mô hình khái niệm, sau đó là mô hình logic và tiếp theo là mô hình vật lý.

8. Giải thích sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc

Các Data Engineer phải biến dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc để phân tích dữ liệu bằng các phương pháp chuyển đổi khác nhau. Đầu tiên, bạn có thể giải thích sự khác biệt giữa cả hai.

Dữ liệu có cấu trúc bao gồm các loại dữ liệu được xác định rõ ràng với các mẫu (sử dụng thuật toán và mã hóa) giúp người sử dụng dễ dàng tìm kiếm chúng, trong khi dữ liệu phi cấu trúc là một nhóm tệp ở nhiều định dạng khác nhau, chẳng hạn như video, ảnh, văn bản, âm thanh, v.v.

Dữ liệu phi cấu trúc tồn tại trong các cấu trúc tệp không được quản lý, do đó, các kỹ sư thu thập, quản lý và lưu trữ dữ liệu đó trong các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS) để biến dữ liệu đó thành dữ liệu có cấu trúc dễ dàng tìm kiếm được. Dữ liệu phi cấu trúc có thể được nhập thông qua nhập thủ công hoặc xử lý hàng loạt bằng mã hóa, vì vậy ELT là công cụ được sử dụng để chuyển đổi và tích hợp dữ liệu vào kho dữ liệu dựa trên đám mây.

Thứ hai, bạn có thể chia sẻ một tình huống trong đó bạn đã chuyển đổi dữ liệu sang định dạng có cấu trúc, có thể rút ra từ các dự án lúc học nếu bạn thiếu kinh nghiệm chuyên môn.

9. Liệt kê 4V của Big Data

Bốn Vs là khối lượng (Volume), vận tốc (Velocity), sự đa dạng (Variety) và tính xác thực (Veracity). Rất có thể, người phỏng vấn sẽ hỏi bạn không chỉ chúng là gì mà còn hỏi tại sao chúng lại quan trọng. Bạn có thể giải thích rằng dữ liệu lớn là về việc biên dịch, lưu trữ và khai thác lượng dữ liệu khổng lồ để hữu ích cho doanh nghiệp. Bốn chữ V được sử dụng để tạo ra chữ V thứ năm, đó là giá trị (Value).

Cụ thể:

• Khối lượng: Đề cập đến kích thước của bộ dữ liệu (terabyte hoặc petabyte) cần được xử lý—ví dụ: tất cả các giao dịch thẻ tín dụng diễn ra trong một ngày ở Châu Mỹ.
• Vận tốc: Đề cập đến tốc độ mà dữ liệu được tạo ra. Ví dụ: các bài đăng trên Instagram có tốc độ cao.
• Đa dạng: Đề cập đến nhiều loại nguồn và tệp của dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
• Độ chính xác: Đề cập đến chất lượng của dữ liệu được phân tích. Data Engineer cần hiểu các công cụ, thuật toán và phân tích khác nhau để thu thập thông tin có ý nghĩa.

10. Hãy cho biết một số tính năng quan trọng của Hadoop 

Hadoop là một khung phần mềm nguồn mở để lưu trữ dữ liệu và chạy các ứng dụng cung cấp lượng lớn dung lượng lưu trữ và sức mạnh xử lý. Khi sử dụng câu hỏi phỏng vấn Data Engineer này, nhà tuyển dụng đang kiểm tra xem bạn có hiểu tầm quan trọng của nó trong kỹ thuật dữ liệu hay không, vì vậy bạn nên giải thích rằng nó tương thích với nhiều loại phần cứng giúp dễ dàng truy cập.

Hadoop hỗ trợ xử lý dữ liệu nhanh chóng, lưu trữ dữ liệu trong cụm độc lập với các hoạt động còn lại của nó. Nó cho phép bạn tạo ba bản sao cho mỗi khối với các nút khác nhau (tập hợp các máy tính được nối mạng với nhau để tính toán nhiều bộ dữ liệu cùng một lúc).

11. Bạn đã làm việc với những công cụ ETL nào? Công cụ yêu thích của bạn là gì và tạo sao? 

Người phỏng vấn đang đánh giá sự hiểu biết và kinh nghiệm của bạn dành cho các công cụ ETL. Bạn có thể liệt kê các công cụ mà bạn đã thành thạo, giải thích quy trình chọn một số công cụ nhất định cho một dự án cụ thể. Giải thích các thuộc tính mà bạn ưu thích về công cụ đó để tăng tính xác thực cho quyết định của bạn.

12. Sự khác biệt giữa kho Data Warehouse và Operational Database là gì? 

Đối với câu hỏi này, bạn có thể trả lời bằng cách giải thích rằng Operational Database sử dụng lệnh Delete SQL, Chèn và Cập nhật tập trung vào tốc độ và hiệu quả, vì vậy việc phân tích dữ liệu có thể khó khăn hơn. Với Data Warehouse, trọng tâm chính là tính toán, tổng hợp và chọn các câu lệnh lý tưởng để phân tích dữ liệu.

13. Bạn có câu hỏi nào cho chúng tôi không? 

Hầu hết các cuộc phỏng vấn đều sẽ kết thúc với câu hỏi này. Hãy coi đây là cơ hội để bạn kết thúc với một ấn tượng tốt, bởi vì việc không đặt câu hỏi có thể chứng tỏ rằng bạn không quan tâm đến công ty, vai trò hoặc tìm hiểu thêm về cách bạn có thể phù hợp với vị trí đó. Chuẩn bị một số câu hỏi và chọn ít nhất hai hoặc ba để hỏi trong cuộc phỏng vấn. Các câu hỏi phổ biến bao gồm:

• Văn hóa công ty là gì?
• Một ngày điển hình của công việc này trông như thế nào?
• Những kỳ vọng trong ba tháng đầu tiên trong vai trò này là gì và tiêu chuẩn để đánh giá thành công là gì?
• Tôi sẽ làm việc với ai?
• Có bất kỳ thông tin nào khác mà tôi có thể cung cấp để làm sáng tỏ bất kỳ nghi ngờ nào về trình độ của mình không?

Tạm kết

Vậy là Glints đã cùng bạn tìm hiểu một số câu hỏi phỏng vấn Data Engineer thường gặp nhất. Hi vọng những gợi ý trả lời trên sẽ giúp bạn có được sự chuẩn bị kỹ lưỡng nhất cho buổi phỏng vấn sắp tới.

Glints vẫn còn rất nhiều bộ câu hỏi phỏng vấn khác thuộc mọi lĩnh vực từ công nghệ, kinh doanh cho đến Marketing, nhân sự. Nếu bạn đang trong quá trình tìm kiếm việc làm, hãy ghé qua Blog của Glints để cập nhật thêm nhiều thông tin hữu ích khác nhé!

Tham khảo: Data engineer interview questions

câu hỏi phỏng vấn

Có thể bạn cũng thích