Coinbase
シニア
CoinbaseのPlatform組織全体の分析と実験を支えるデータをモデリングする
CoinbaseのPlatformチームにおけるSenior Analytics Engineerの面接です。担当するビジネスドメインのデータモデリングをエンドツーエンドで担い、スター/スノーフレークスキーマの設計、Snowflakeクラスのウェアハウスにおけるdbt/Airflowパイプライン、Looker/Tableauでのダッシュボード構築を行います。モジュール化されたデータモデリングとETL/ELT設計、高度なSQLとPythonについて深掘りされるほか、社内データツールでLLMのプロンプトエンジニアリングを責任を持ってどう活用するかも問われます。勤務形態はフルリモートファーストで、四半期ごとに対面の「サージ」が行われます。
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この面接で問われること
- ビジネスドメインに対するエンドツーエンドのモジュール型データモデリング（スター/スノーフレークスキーマ）
- Snowflake/Databricksクラスのウェアハウス上でのdbt・Airflowによるプロダクション用ETL/ELTパイプライン設計
- 再利用可能なデータフレームワークやUDFを実装するための高度なSQLとPython（OOP）
- Engineering・Product・Data Scienceと連携したデータギャップの解消
- 非技術系ステークホルダー向けのダッシュボード・可視化（Looker/Tableau）
- 社内データツールにおけるLLMの責任あるプロンプトエンジニアリング
よくある質問の方向性
ソースシステムからスター/スノーフレークスキーマまで、エンドツーエンドで設計したドメインデータモデルについて説明してください
dbtまたはAirflowで構築したプロダクションETL/ELTパイプラインと、データ品質・CI/CDへの対処について教えてください
他チームが利用した再利用可能なフレームワーク、UDF、社内データアプリの構築事例を説明してください
ProductやData Scienceと連携してデータギャップを解消し、ビジネス上の意思決定につなげた事例を挙げてください
社内ツールでLLMのプロンプトエンジニアリングをどう活用し、人間による監督をどう維持したか
ステークホルダーが緊急で必要としているとき、モデリングの正しさとリリース速度のどちらを優先するかをどう判断するか
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