Coinbase Analytics Engineer 面接対策

この面接で問われること

• プロダクションデータモデリングの実務力 — SQL/Python/dbtを使ったパイプラインアーキテクチャの設計、ディメンショナルモデリングでのスタースキーマとスノーフレークスキーマの使い分けが問われます。
• データ品質フレームワークの構築 — データコントラクト・バリデーション・モニタリングをどう設計し、下流の利用者に影響が及ぶ前に問題を検知する仕組みをどう作るかが確認されます。
• 規制・監査対応の実務経験 — タイトな納期での実際の規制検査や監査対応、コンプライアンス文脈でのデータ品質・ガバナンスの実践が問われます。
• ステークホルダーの要望を構造化する力 — CX・Complianceといった非技術系ステークホルダーの曖昧な要望を、ガバナンスの効いたセルフサーブ型データプロダクトへ落とし込む力が見られます。
• 手作業ワークフローの自動化 — 繰り返し発生していた手作業を恒久的なインフラへ自動化した具体的な事例が両ポジションで問われます。
• 生成AIの責任ある活用 — データエンジニアリング業務において、人間による監督を保ちながら生成AIをどう責任を持って使うかという姿勢も確認されます。

よくある質問の方向性

想定される形式

参照した求人票に面接形式の記載はありません。ただ、データモデル設計やパイプライン構築を『説明してください』という形式の質問が多いことから、実際のシステム設計を題材にした技術ディスカッションと、規制対応やステークホルダー調整のエピソードを聞く行動面接が組み合わさっていると推測されます。