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Cohere
シニア
Cohere の Analytics & Data Insights チームでデータインフラを構築する
Cohere の Analytics & Data Insights チームに所属する Data Engineer のポジションで、非構造化データをパフォーマンスの高いデータセットへと変換し、リサーチ・マーケティング・セールス・ファイナンスの各部門と連携します。プロダクショングレードのデータ処理システム構築の 5 年以上の経験、高い Python/SQL スキル、分散処理フレームワーク(Beam、Spark、Flink のいずれか)とモダンな分析ツール(BigQuery、Airflow、dbt)の経験が求められます。
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この面接で問われること
- 分散データ処理(Beam/Spark/Flink)と大規模システム設計
- 非構造化データからパフォーマンスの高い構造化データセットへの変換
- モダンな分析スタック:BigQuery、Airflow、dbt
- データからビジネス/プロダクトの成果までを見届けるエンドツーエンドのオーナーシップ
- リサーチ・セールス・マーケティング・ファイナンスとの部門横断の連携
よくある質問の方向性
非構造化データをパフォーマンスの高いデータセットに変換するパイプラインを設計してください——どのツールを、なぜ選びますか?
あるワークロードに対して Apache Beam、Spark、Flink をどう選び分けますか?
あなたの提言がプロダクトや戦略の意思決定を左右した、エンドツーエンドのデータ施策について教えてください
要件が目まぐるしく変わる中で、オーケストレーション(Airflow など)とモデリング(dbt など)をどう構成しますか?
データニーズがまだ固まりきっていないリサーチチームと協働した経験を教えてください
フロンティア AI システムのデータ基盤に取り組むことの、どこに魅力を感じますか?
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