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シニア
RedditのSales & Marketingデータ基盤のアナリティクスエンジニアリングをリードする
Redditは、Data ScienceとData Engineeringの交点で、SalesとMarketing組織向けの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うSenior Analytics Engineerを募集しています。定量分野の高度な学位に加え、4〜5年以上の大規模ETL経験、Python/SQL/Sparkの高いスキル、ダッシュボード/可視化の実装力(Looker、Tableau、D3)が求められます。面接では、パイプラインアーキテクチャ、データガバナンス、セルフサービス分析の組織全体への定着推進に関する質問が想定されます。
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この面接で問われること
- 大規模ETL/ELTパイプラインの設計とデータモデリング
- 構造化/非構造化データの大規模なガバナンスと品質管理
- セルフサービス分析ツーリングとダッシュボード設計(Looker、Tableau、D3)
- Sales & Marketingドメインのデータニーズ(広告主へのアウトリーチ、キャンペーントラッキング)
- メンターシップと職能横断のステークホルダーコミュニケーション
よくある質問の方向性
広告主データとキャンペーンデータを取り込み、長年にわたって信頼性と保守性を維持できるETLパイプラインを設計してください。
データの作り手と使い手の技術リテラシーが大きく異なるとき、データガバナンスにどう取り組みますか?
実際に利用が定着したセルフサービスのダッシュボードやツールについて順を追って説明してください。定着をどのように測定しましたか?
大規模なパイプラインDAGの依存関係管理と障害復旧に、Airflow(または同種のツール)をどう活用しますか?
ジュニアのデータサイエンティストやアナリティクスエンジニアを、技術的な課題の解決までメンタリングした経験を教えてください。
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