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Affirm の会計レポーティングを支える dbt/Snowflake パイプラインの構築と堅牢化

このポジションは Financial Systems に所属し、Snowflake 上で会計レポーティング、勘定照合、自動化を支える dbt モデルとコアデータセットをオーナーシップを持って担当します。面接の中心は運用面のオーナーシップです。データパイプラインの信頼性エンジニアリング、本番データ障害の根本原因分析、GitHub ベースの規律ある開発プラクティスが、ゼロからのモデリングよりも重視されます。

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この面接で問われること

  • dbt のモデリング、テスト、ドキュメンテーション
  • Snowflake のパフォーマンスとコスト最適化
  • 本番データ障害の根本原因分析
  • パイプラインの信頼性(アラート、runbook、リネージ/監査可能性)
  • Git/PR ベースの開発ワークフロー

よくある質問の方向性

dbt パイプラインを通して本番データ障害の根本原因を特定した経験を、順を追って説明してください

レポーティングに影響が出る前にデータ品質の問題を検知するため、テストとアラートをどう設計しますか

監査可能性のために、財務上重要なデータセットのリネージと変更履歴をどうドキュメント化しますか

拡大し続けるデータセットに対して、Snowflake のコストやクエリパフォーマンスをどのように最適化しましたか

dbt モデル変更に対する GitHub ベースのレビュープロセスについて教えてください

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