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Redditのコンシューマープロダクトの意思決定を支えるデータ基盤を構築する

Redditは、Consumer Data Science組織内でData ScienceとData Engineeringの交点を担うAnalytics Engineerを募集しています。デイリーアクティブユーザー1億2,000万人超のプロダクトを対象に、機能トラッキング、リテンション分析、A/Bテストを支えるデータパイプライン、ETL、セルフサービスツーリングをオーナーとして担当します。面接では、大規模ETLの設計力、Python/SQL/Sparkの習熟度、そしてデータの作り手と使い手の双方から信頼される橋渡し役としての力が重点的に問われます。

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この面接で問われること

  • 大規模ETLの設計・実装・運用保守
  • Python、SQL、Spark/Scalaのプログラミング力の深さ
  • コンシューマープロダクト分析のためのデータモデリングとガバナンス
  • セルフサービスツール・ダッシュボードの構築と利用定着の推進
  • Data Science、Product、Engineering、Designとの職能横断コミュニケーション

よくある質問の方向性

構築または運用を担ったETLパイプラインについて、データ規模・アーキテクチャ・信頼性の担保方法を説明してください。

データの作り手と使い手でニーズが異なるとき、データモデリングのトレードオフにどう向き合いますか?

自ら構築したセルフサービスツールやダッシュボードについて教えてください。どのように利用を定着させましたか?

データ基盤について、データサイエンティストやエンジニアをどのようにメンタリング・指導してきましたか?

プロダクト分析(A/Bテスト、リテンションなど)のために、乱雑で不整合なデータを整合させた経験を順を追って説明してください。

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