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Coinbaseのカスタマーエクスペリエンスとコンプライアンス業務を支えるデータパイプラインを担う

CoinbaseのGFCO Analytics EngineeringチームにおけるAnalytics Engineerのポジションです。CX OperationsチームとComplianceチームが信頼できるセルフサーブ型のメトリクスを使えるよう、データモデルとパイプラインを構築します。面接ではSQL/dbt/Airflowに関する深掘りに加え、ステークホルダーからの雑然とした要望をガバナンスの効いたデータプロダクトに落とし込むシナリオ型の質問が想定されます。

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この面接で問われること

  • データパイプラインの設計とオーナーシップ(dbt、Airflow、クラウドデータウェアハウス)
  • 分析向けディメンショナルデータモデリング
  • コンプライアンス文脈でのデータ品質・テスト・ガバナンス
  • CX・Complianceステークホルダーのニーズをセルフサーブ型アナリティクスへ変換
  • BI・ダッシュボードツール(Looker、Tableau)
  • エンジニアリングワークフローにおける生成AIの責任ある活用

よくある質問の方向性

エンドツーエンドで設計したデータパイプラインについて、モデリングの選択も含めて説明してください

コンプライアンス部門や経営層が依拠するメトリクスへの信頼をどう築くか?

非技術系ステークホルダーの要望が曖昧だったとき、どうスコープを定めてデータソリューションに落とし込んだか

自分が担当するデータパイプラインのテストとモニタリングにどう取り組むか?

ディメンショナルモデリングの経験と、スタースキーマとスノーフレークスキーマの使い分けの基準は?

何を自動化し、何を手動・都度対応のプロセスのままにするかをどう判断するか?

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