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ミドル

Lyftのリアルタイムかつ戦略的なライド価格設定を支えるデータパイプラインを担う

LyftのPricingチームは、需要予測・マーケットプレイスシグナル・プロモーション・コストモデルといった価格決定を支えるデータ基盤を構築・スケールさせるData Engineerをトロントで募集しています。データ増加に合わせたパイプラインのスケーリング、データモデル/スキーマの進化、データ品質トラッキングやセルフサービスETLツールの構築、Spark/SQLジョブのパフォーマンスチューニングを担当し、AWS/Kubernetes/Airflowのスタック上でデータサイエンスやMLのパートナーと協働します。

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この面接で問われること

  • スケーラブルなデータパイプラインアーキテクチャ(Spark、Hadoopエコシステム:S3、Hive、Presto、HDFS)
  • SQLおよびMapReduce/Sparkジョブのパフォーマンスチューニング
  • 下流の利用者を壊さないデータモデル/スキーマの進化
  • ワークフローオーケストレーション(Airflow)とセルフサービスETLツール
  • データ品質・整合性のモニタリング
  • データサイエンス・エンジニアリング・ビジネスパートナーとのクロスファンクショナルなコミュニケーション

よくある質問の方向性

急増するデータ量に対応するデータパイプラインの設計・スケーリング

遅いSpark/SQLジョブの診断と修正(スキュー、パーティショニング、シャッフル)

要件が変化する中で、利用者を壊さずにデータスキーマを進化させる

他チーム向けのセルフサービスETL/データ品質ツールの構築

価格設定に関わるパイプラインでのデータ整合性・品質問題のデバッグ

技術的なデータ制約を非エンジニアのビジネスパートナーに説明する

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