Lyft Data Engineer 面接対策

この面接で問われること

• 大規模ETLパイプラインのオーナーシップとスケーリング — データ増加に合わせてパイプラインをどうスケールさせたかが両求人共通の中心テーマです。Safety & Customer Careは月間170万件超のサポート対応データ、Pricingは需要予測やマーケットプレイスシグナルという、それぞれ性質の異なる大量データを扱います。
• Spark/SQLのパフォーマンスチューニング — 遅いジョブをどう診断し直すかが具体的に問われます。Pricingの求人ではスキュー、パーティショニング、シャッフルといった技術的な原因まで踏み込んだ質問が用意されています。
• データモデル・スキーマの進化 — 下流の利用者を壊さずにデータスキーマを進化させる方法が、両求人で明確な質問項目として挙げられています。
• データ品質・整合性のモニタリング — パイプライン向けのデータ品質・整合性モニタリングシステムの設計経験が問われます。価格設定という数字の正確さが直結する領域では特に重視されるテーマです。
• セルフサービスETLツールとワークフローオーケストレーション — Airflowでのオーケストレーションに加え、他チーム向けのセルフサービスETLツールをどう構築するかが両求人共通で問われています。
• 非エンジニアへの技術的な説明力 — 曖昧なビジネス要望を具体的なデータエンジニアリングの解決策に落とし込む力、技術的な制約を非エンジニアのビジネスパートナーに説明する力が見られています。

よくある質問の方向性

想定される形式

求人情報にはいずれも面接形式についての記載がありません。ただし質問の内容からは、Spark/SQLのパフォーマンス問題をその場で診断させる実技寄りのラウンドと、パイプライン設計やスキーマ進化について議論する設計寄りのラウンドが含まれる可能性が考えられます。あくまで質問傾向からの推測です。