Самый разработческий собес на продуктового аналитика👩‍💻

Недавно у меня был нестандартный экспириенс на собеседовании в Авито🤍 Итак, финал в команду аналитики техплатформы. То есть инструментов для хранения и обработки больших данных, которыми пользуются разработчики Авито. Сижу, думаю: «ничего не понятно, но очень интересно»… Мне говорят, что такие команды вообще далеко не везде есть, особенно в российских компаниях — да, очень похоже на то.

И тут мне говорят: «Ань, че по разрабскому опыту?» Ну, почти так)
У меня образование прогерское, это в резюме отражено, но в аналитику я свернула рано и бесповоротно. И вот, что у меня спросили на собеседовании на аналитика в компании, где даже лайвкодинга на собесах нет. Мои ответы будут под спойлером, всегда можно лучше, но мне за них вообще не стыдно👩

🌟 Что происходит, когда ты нажимаешь на кнопку на сайте? Событие на фронтэнде, передаётся сигнал на сервер через HTTP-запрос, возможно с колбэком, на бэке уже какой-то подсчёт или обращение к БД. Хотя вычисления даже не обязательно на бэке.
🌟 А если большие данные хранятся в распределённой системе, как это всё работает? Я немного растерялась; дальше, в качестве подсказки: что такое load balancer? Что-то +- ответила.
🌟 Знаешь ли Linux, команды? Шучу, что умею выходить из vim-а. Вообще-то у меня макбук, но терминала я и правда не боюсь.
🌟 Как стриминговые данные о событиях попадают в БД? Отправляются, например, через топик в Kafka, потом записываются в БД, например, Clickhouse. А почему не сразу записываются? Сначала растерялась, потом вспомнила про OLAP/OLTP — в тот же CH выгоднее записать сразу много.
🌟 Знаешь что-то про k8s, docker и т.п.? Слышала, сама разок что-то делала с докером, чтобы развернуть тг-бота.
🌟 Что такое stack overflow? Снова шуткую: то, чем пользовались до ChatGPT. (Ba-dum-tss!) А так это переполнение стэка, которое проще всего встретить при слишком глубокой рекурсии.

В процессе обсуждения задач выяснилось, что выражение «канареечный деплой» мне тоже знакомо🦜

Вообще это всё было неожиданно, но в конечном итоге логично. Обычно предметная область для продуктового аналитика уровня около мидл+ не критична, а дальше тем более — опыт позволяет вникнуть и во что-то новое. Но тут без базовых познаний о разработке действительно может быть тяжело понять, о чём речь, и какой экспириенс мы пытаемся улучшить.

Вышла с хорошим настроением и впечатлением от команды.
Во-первых, немного потешила самолюбие тем, что не зря училась на программного инженера — ещё кое-что помню.
Во-вторых, руководитель команды отметил, что им очень важно правильно использовать ресурс аналитиков, отобранных в том числе по знаниям математики, и не перекладывать на них скучные разрабские задачи — звучит как green flag🤓

Как вам вопросы? Взяли бы меня с такими ответами?😀

#карьерный_путь #найм_и_собесы
@analytess 👩