Netflix Data Engineer 面接対策

この面接で問われること

• Spark/Flinkでの分散データ処理 — Webスケールでの分散データパイプライン設計が両求人共通の中核です。Adsの求人ではHive/Hadoopも含めた選択肢の中でどうトレードオフ判断するかまで踏み込まれます。
• バッチとリアルタイムの使い分け — ビジネス指標向けのバッチパイプラインと、プロダクト機能に供給するリアルタイムサービスとで、アプローチをどう変えるかが具体的に問われます。
• 分析・プロダクト機能のためのデータモデリング — 自身で設計したデータモデルと、柔軟性とクエリパフォーマンスのトレードオフについて説明できるかが見られます。Adsの求人では複数のソースシステムにまたがるデータモデリングとウェアハウジングという、より複雑な設計力が求められます。
• データ品質への鋭い感覚とデバッグ — 下流の分析やMLモデルを汚染する前に発見したデータ品質の問題について、具体的な経験を語れるかが問われます。
• 曖昧さの中での自律的な行動 — 課題解決のために新しい分散システム技術を独力で習得した経験、最小限の指示のもとで自律的に動いた経験が両求人で重視されています。
• センシティブなデータのガバナンス — Adsの求人では、広告・ユーザーデータのプライバシーやGDPRを含むガバナンスへの理解が明確な質問項目として設定されています。

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の記載がありません。ただし質問の内容からは、実際に構築したパイプラインを深掘りする経験ベースのラウンドと、データモデリングやトレードオフ判断を問う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慎重な推測です。