Как я проводила собесы

Собесы я хотела проводить еще года 4 назад. Но тогда брали коллегу, которая пришла чуть раньше меня( Но моя цель все-таки реализовалась, и я наняла 1 DE и 1 DQE

🤔 Всего я провела 25 собеседований. Резюме из канала поначалу кидала техлиду, чтобы он помог понять, подходит ли человек и на что вообще смотреть. HR раз в неделю присылала по 10 резюме, мы с PO отбирали понравившихся кандидатов по принципу: сомнение = нет

Для подготовки мне дали файлики с вопросами по грейдам. Позже я собрала свой пул, добавив вопросы со своих и чужих собесов

Перед собесом я обязательно внимательно просматривала резюме, записывала все неясные моменты. Открывала список своих вопросов и решала, с чего начать. Я вела заметки по каждому кандидату: особенности опыта, заданные вопросы, каких знаний не хватает, эмоциональное впечатление

Собес - это из black box (или gray box, т.к. есть резюме) сделать white box.

из заметок дата инженеретты

👩‍💻 Я начинала с вопросов по опыту, подмечала несостыковки, потом это раскручивала. Было прикольно, когда один вопрос сразу вскрывал правду 😁 Вроде написано sql и несколько бд, а там: таблички не создавал, в бд ничего не писал, full join не использовал, объемы не знает, про кликхаус только слышал, да и начал изучать месяц назад

По технике у меня не было конкретного порядка. Просто 300 вопросов - некоторые я задавала почти всегда, а остальные выбирала по ходу. Иногда кандидат был хорошим и не хотелось задавать простецкие вопросы. Иногда приходилось спрашивать про having и все равно получать неправильный ответ 😭

Некоторые кандидаты были не очень с первых минут, но мы все равно сидели час. В следующий раз порекомендовали просто завершать встречу пораньше. Хотя со мной дважды завершали встречу через 20 минут - было неприятно))

После собеса мы с PO обменивались мнениями, и разногласий практически не было. Вот некоторые ред и грин флаги из моих заметок:

❌ нет вопросов, не заинтересован в вакансии
❌ нет общих де чатиков
❌ "просто делал, что мне сказала команда"
❌ очень много говорит "разное", обобщенно
❌ жутко медленный, сложно следить за ходом мысли
❌ много говорит, нечетко отвечает
❌ душный, тяжелый, прикапывается к каждому вопросу
❌ подключился с улицы с телефона в костюмчике
❌ не понравилось, когда старший коллега спросил, можно ли в хайве сделать primary key (типо опытнее, но тупее)

✅ ОС попросил от меня по ответам
✅ "готов с этим справляться"
✅ приятный уверенный чел
✅ инициативный, осознанный
✅ умеет думать

Кто тоже проводил, поделитесь своими флагами?

@data_engineerette

Мы свернули куда-то не туда😁

Как положить гитлаб?

Кратко: внедрить нейронку🧑‍🦲

Что произошло?

В MR начали бесконечно запускаться пайплайны с тестами каждые полминуты. Когда я впервые увидела, их уже было 90 штук!🪿

Как мы до такого докатились?

Есть джоба, которая скачивает либу, красиво форматирует файлики и пушит изменения

Нейронка добавила кэширование, чтобы при повторной установке либа бралась из кэша, а не скачивалась по сети

Вроде бы хотелось как лучше, а получилось как всегда

Все сломалось 😭

Что было упущено?

1. Изначально джоба коммитила все измененные файлики через git add . Но и никогда не предполагалось, что будет писаться в репо что-то еще. Здесь сузили git add до папки/типов файлов

2. Папка с кэшом не была добавлена в .gitignore

3. Никто не увидел опасности этого изменения, потому что была еще куча других

🤓 В общем, на нейронку надейся, а сам не плошай

@data_engineerette

Каждому по лейкхаусу

Мой коллега Саша запилил крутецкий курс по айсбергу! 😎 Я сама его полностью прошла, записала несколько новых для себя моментов и осталась очень довольна контентом👍

Например, вы знаете, как сделать CDC на айсберге? Или как выглядит partition evolution на уровне storage? У вас могут лежат непартицированные, партицированные и по-разному партицированные данные в одном месте, и это работает🤩

Поэтому если хотите освоить технологию на практике и перейти в Senior-лигу, то присмотритесь к курсу «Apache Iceberg для Data Engineer»

Главная фишка: вы соберете полноценный Lakehouse прямо на своем ноутбуке

В программе только суть:

🤩Внутреннее устройство и транзакционность таблиц
🤩Data-as-Code: Time Travel, ветвление и тегирование
🤩Performance Tuning: как выжать из Iceberg максимум скорости

🎁 Специально для подписчиков моего канала - скидка 15% по промокоду

DATA_ENGINEERETTE

🚀 Регистрация тут

Могла стать главной в yandex cloud

На меня вышел человечек и предложил зарефералить на позицию Product Manager для развития продуктов для де в облаке. Я внутри себя: что?? меня???😱 Конечно, делаем!

Для половины требований я понимала, что не подхожу:

🤩Работали менеджером продукта и реализовали успешные продуктовые изменения
🤩Разбираетесь в product discovery, умеете проводить качественные и количественные исследования, проводить конкурентный анализ
🤩Понимаете, как устроен цикл продаж, знакомы с управлением и ценообразованием

Но зато я буду знать свои слабые стороны и подноготную менеджерского процесса

🤓 Реферер мне очень много рассказал про стек, задачи, продукты, архитектуру, накидал кучу полезных ссылочек на доклады (в том числе с собеседующими), материалы по продуктовым исследованиям

👩‍💻 Процесс собесов отличался от разработческих ролей. У меня было 2 встречи (без алгосов!): с руководителем продактов и лидом всех тех команд. Из технических вопросов больше общались про миграцию, перформанс, каталоги айсберга, глоссарий, мой путь до де. А в целом мне рассказали про текущий стек и сервисы, чем сейчас занимаются, куда целятся, планы/мечты, составы команд, ожидания от продакта

Из интересного в плане сервисов рассказали, что они готовят релизы постгри на основе релиз-кандидата и выпускают облачную версию день в день с выходом новой версии. Я вот не знала, что это так работает

🌸 Конечно, мне не хватило опыта работы продактом) А возможно, под такую ваку полу де/полу продакт просто нужно было нанимать двух людей. Но опыт был интересный!

@data_engineerette

Копаемся в метасторе

Вы когда-нибудь заглядывали, что на самом деле хранится в базенке хайв метастора? Там создаются системные таблицы с инфой по базам, таблицам, путям, колонкам и еще много всего

Из наиболее полезных таблиц я для себя выделила:

🤩COLUMNS_v2 - о колонках
🤩CTLGS - о каталогах
🤩DBS - о схемах
🤩ROLES - о ролях
🤩SDS (Storage Descriptors) - о путях к таблицам
🤩TABLE_PARAMS - о свойствах таблиц
🤩TBLS - о таблицах

И на основе этого мы можем вывести сводную инфу по всем схемам, таблицам, полям:

SELECT
    d."NAME",
    t."TBL_NAME",
    t."OWNER",
    s."LOCATION",
    c."COLUMN_NAME",
    c."TYPE_NAME",
    c."COMMENT"
FROM "TBLS" as t
    JOIN "DBS" d
        ON t."DB_ID" = d."DB_ID"
    JOIN "SDS" s
        ON t."SD_ID" = s."SD_ID"
    JOIN "COLUMNS_V2" c
        ON s."CD_ID" = c."CD_ID"
--WHERE d."NAME" = 'raw'
--AND t."TBL_NAME" = 'test'
ORDER BY d."NAME", t."TBL_NAME", c."INTEGER_IDX";

А на этой картинке представлена ER-диаграмма модели данных

@data_engineerette

Мой первый инцидент

У нас есть процесс дежурств, где нужно следить за кластером, поднимать даги, помогать пользователям

И вот уже вечер, все нормально, но внезапно выстрелил алерт. По одному стримингу сильно возросли лаги - накопилось много необработанных сообщений

Я смотрю график - да, лаг прочитанных сообщений начал плавно возрастать, а потом улетел в бесконечность

Я смотрю в кафку - данные приходят

Я смотрю спарк приложение - оно running, тасочки выполняются

Все работает, а данных нет
🤔🤔🤔

Детальнее углубляюсь в тасочки - все читается, но количество строк = 0

Смотрю на минимальный оффсет в кафке - а он сииильно дальше. И оффсеты, которые пытается обработать спарк, уже не существуют!😱 Данные лежат только за последние 1,5ч, а не за месяц и ускользают прямо на моих глазах! 😱😱

Я накидываю ресурсов, чтобы как можно быстрее догнать данные. Для апрува пингую человечка, который почти всегда онлайн. Через 15 минут начинают появляться сообщения в табличке, я вздыхаю спокойнее…

👀 Потом я анализирую каунты по датам. Данных пришло в 20 раз больше, чем изначально закладывалось под этот топик

@data_engineerette

Одна из оптимизаций адаптивки

У меня есть много запросов вида "select ... from ... order by". В какой-то момент я заметила, что иногда джобы стартуют, а иногда нет, но считается все нормально. Но разобраться-то все равно интересно)

☕️ Я смотрю план запроса у таблиц. Initial Plan у них одинаковый - чтение, селект, сортировка:

== Initial Plan ==
  Sort
  +- Exchange
     +- Project
        +- BatchScan catalog.schema.table

☕️ Смотрю финальный план

1 таблица (запускает джобу):

== Final Plan ==
  AQEShuffleRead
  +- ShuffleQueryStage, Statistics(sizeInBytes=368.0 B, rowCount=1)
     +- Exchange
        +- * Project
           +- BatchScan catalog.schema.table1

Длительность - 4с

2 таблица (не запускает джобу):

== Final Plan ==
   LocalTableScan

Длительность - 10мс
И причем тут LocalTableScan?

☕️ Прикол в том, что во второй табличке 0 строк. И включена адаптивка (spark.sql.adaptive.enabled = true). Адаптивка в спарке понимает, что бессмысленно шафлить 0 строк данных, и возвращает результат за несколько мс

@data_engineerette

Нетворкинг для разведчиков

По рекомендации прочитала книжку «Нетворкинг для разведчиков» от пары советских разведчиков. Она лучше предыдущей, вдохновила меня на практику, но не прям вау, у них много похожих мыслей

🎧 Позже я посмотрела интервью с ними (раз, два), особенно понравилось с женой. Вы представляете, какой удар для детей узнать, что их родители шпионы и теперь они должны покинуть свой дом, друзей и навсегда уехать жить в Россию?

📖 В американской книге автор утверждал, что у него много друзей. А тут авторы говорят, что нетворкинг — это не про поиск друзей, друзья — лишь побочный продукт

Нетворкинг — это заставить человека купить вас

Чтобы хорошо нетворкаться, нужно:

1️⃣Определить цель
2️⃣Определить стратегию, путь к цели, нарисовать карту контактов
3️⃣Продумывать наперед все сценарии развития событий и свои действия
4️⃣Систематически тренироваться

Что за карта контактов? Рисуете круг, делите на сектора по областям деятельности и на кольца по плотности знакомства. В итоге я нарисовала 200+ контактов. Потом мне надоело, я не поняла, что дальше делать, и забросила🤣 Видимо, надо сначала придумать цель

📖 Естественно, сближаться нужно не со всеми людьми, а с этими:

📌коннекторы, у кого много знакомых
📌конденсаторы, у которых много инфы (чтобы потом обменять с новыми людьми через коннекторов)
📌мосты, которые открывают доступ к другой стране/организации
📌восходящие звезды = лидеры завтрашнего дня

Также рекомендовали возобновить общение со старыми контактами. Я попробовала, но одна половина мне не ответила, с другой после нескольких сообщений общение снова остановилось😁 Из интересного узнала только, что одногруппница из муз колледжа все-таки переехала в Германию, учится там в маге и преподает

📖 Из реальных способов познакомиться предлагается:

📌просить друзей познакомить с их знакомыми (я этим ни разу не пользовалась)
📌бывать в клубах, онлайн группах, встречах
📌участвовать в мероприятиях (митапы, волонтерства) или создать свое

Еще в американской книге автор рассказывал, что он изучает соцсети, выписывает списки увлечений. Мне тогда это казалось сталкерством. В моей голове разговор выглядел так: “а я знаю, что вы увлекаетесь шахматами”😏 😏 Но тут я поняла, что это нужно для завязывания диалога, когда вы впроброс говорите:

вы: в свободное время я прихожу в шахматный клуб
он: о, а я в университете участвовал в турнирах
вы: (искренне удивляясь, хотя фотки с турниров давно у вас сложены в отдельную папочку) правда? а какой у вас рейтинг?..

Из полезного нужно всегда иметь наготове:

📌представление себя
📌главные новости
📌готовые списки тем и вопросов для разговора
📌зацепки (попросить собеседника или предложить помощь самому)

Еще я записала себе пару практических упражнений:

📌сидеть в тц, смотреть на людей и делить, с кем хотелось бы встретиться, а с кем нет
📌провести день, обращая внимание на свои и чужие эмоции

Что думаете? Стало быть, нетворкинг - это чисто циничная штука?

@data_engineerette

Data Vault за один вечер

Решила я тут погрузиться в дата волт на практике. Нашла интересный проект — AutomateDV (бывший dbtvault)

У них есть демо-проект, в котором создаются разные сущности, несколько видосов с объяснениями и небольшая, но очень детальная дока

💻 Поставила себе по инструкции dbt-core, dbt-postgres:

python -m pip install dbt-core dbt-postgres

Подключила AutomateDV — это просто пакет в dbt-проекте, задается в packages.yml:

dbt deps 

Подняла постгрю в докере, настроила коннекшены, создала проект:

dbt init

Сгенерила данные из датасета TPC-H и положила их в volume:

pip install tpchgen-cli
mkdir data
tpchgen-cli -s 1 -f csv -o ./data

Создала таблицы и загрузила в них данные:

COPY region FROM '/var/lib/postgresql/data/data/region.csv' DELIMITER ',' CSV HEADER;

🐾 Поначалу я смотрела видосы и делала все ручками. Потом забила и чисто запускала модельки, смотрела, что получается. Фреймворк автоматизирует создание дата волта. Во-первых, для стейджинга можно использовать такие поля:

derived_columns - новые поля
hashed_columns - поля для хэширования

Тут мы добавили поле как алиас другого, поле с константной строкой, сделали хэш из 2х первичный ключей:

{%- set yaml_metadata -%}
source_model: 'raw_orders'
derived_columns:
  CUSTOMER_KEY: 'CUSTOMERKEY'
  RECORD_SOURCE: '!TPCH-ORDERS'
hashed_columns:
  ORDER_CUSTOMER_PK:
  - 'CUSTOMER_KEY'
  - 'ORDERKEY'
...

Во-вторых, создание самих сущностей происходит с помощью удобных макросов:

automate_dv.stage()
automate_dv.hub()
automate_dv.sat()
automate_dv.link()
automate_dv.pit()
...

Все модельки можно позапускать, а потом сгенерить доку по проекту:

dbt run -s +v_stg_orders
dbt run -s hub_customer

dbt docs generate
dbt docs serve

😅 Но саааамое прикольное — это после компиляции моделек зайти в папку target/ и посмотреть, что там нагенерилось. И еще сходить в исходный код самого пакета в dbt_packages/

А нагенерилось там вот такое:

—хэширование нескольких полей
DECODE(MD5(NULLIF(CONCAT_WS('||',
    COALESCE(NULLIF(UPPER(TRIM(CAST(CUSTOMER_KEY AS VARCHAR))), ''), '^^'),
    COALESCE(NULLIF(UPPER(TRIM(CAST(ORDERKEY AS VARCHAR))), ''), '^^')
), '^^||^^')), 'hex') AS ORDER_CUSTOMER_PK,


—отбор по rn для инсерта в линки
ROW_NUMBER() OVER(
    PARTITION BY rr.ORDER_CUSTOMER_PK
    ORDER BY rr.LOAD_DATE
) AS row_number

—отбор уникальных значений в сателлит по хешу
WHERE b.INVENTORY_HASHDIFF != b.prev_hashdiff

В общем, интересно поковыряться, как они придумали, и вдохновиться, если у вас сложнее/что-то забыли учесть/еще не реализовали

@data_engineerette

Куда катится рынок?

Недавно заходила послушать обсуждение текущей ситуации на рынке. Что интересного оттуда записала:

1️⃣ Сейчас есть смысл просить 300-350-400. Потому что вместо разраба за 500-600 возьмут обычного + дадут ему иишку. Хотя еще совсем недавно говорили, что занижать себе цену тоже не надо

Извините, неудачники нам не нужны

— видимо, больше не работает

А вот вилка по аутстаффу — вообще максимум 280-300 на руки

2️⃣ На hh есть плашка "Конкретные достижения". Она видна только hr. И резюме с такой плашкой чаще показывается работодателям. Если у вас нет красивых циферок, то отсутствие плашки — доп фильтр, резюме даже не откроют

3️⃣ "О себе" могут читать первым, поэтому этот раздел нужно заполнять. Но без банальностей по типу "стрессоустойчивый, люблю решать сложные задачи, саморазвиваться"

4️⃣ Нужно хорошо общаться в переписке, без грубости и отношения "все должны" (база, но все же)

5️⃣Когда спрашивают про мотивацию, никогда не упоминать токсичность

@data_engineerette