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練習する質問
Tell me about a data pipeline you built.
作ったデータパイプラインについて教えてください。
質問の意図実際の経験と、技術的な内容をやさしい言葉で説明する力を知りたいのです。
パイプラインを1つ選びます。データの出どころ、行った処理、届け先を話します。例えば、店舗のシステムからウェアハウスへ送る毎日のパイプラインです。短くわかりやすくまとめます。
Which parts of that pipeline did you build yourself?
そのパイプlabelのうち、ご自分で作った部分はどこですか。
質問の意図チームの成果だけでなく、ご自分の役割を知りたいのです。
「we」だけでなく「I」も使います。読み込みやクリーニングなど、作った工程を挙げます。正直に話します。ほかの人が作った部分は、そのまま伝えて大丈夫です。
What tools did you use, and why did you choose them?
どんなツールを使い、なぜそれを選びましたか。
質問の意図名前を並べるだけでなく、ツールを理解しているかを知りたいのです。
1つか2つのツールを挙げて、仕事に合っていた理由を話します。例えば、毎日のデータに十分な速さだった、チームがすでに使っていた、などです。ツールごとに、実際の工程と結びつけます。
Tell me about a data quality problem you found.
見つけたデータ品質の問題について教えてください。
質問の意図悪いデータはよくあります。どう気づき、どう対応するかを知りたいのです。
どう見つけたか、何を直したか、どう再発を防いだかを話します。例えば、日付が空の行があったので、読み込みを止めるチェックを加えました。
How did you know the data was wrong?
データがおかしいと、どうやってわかりましたか。
質問の意図推測ではなく、きちんと確認する人かどうかを知りたいのです。
気づいたきっかけを説明します。レポートが変だった、件数が合わなかった、テストが失敗した、などです。行数の比較や空の値の確認など、使ったチェックも話します。
What checks would you add to a new pipeline?
新しいパイプラインには、どんなチェックを加えますか。
質問の意図実例がなくても、予防を考えられるかを知りたいのです。
はっきりしたチェックを2つか3つ挙げます。例えば、キーの項目が空でない、行数が元データと合う、日付が正しい範囲にある、などです。チェックに失敗したときの動きも話します。
How do you work with analysts?
アナリストとは、どのように協力していますか。
質問の意図データエンジニアは、ほかの人のためにデータを作ります。チームで働く力を知りたいのです。
習慣を1つ挙げます。例えば、毎週の打ち合わせ、共有ドキュメント、データが変わったときの連絡などです。作る前に、アナリストの必要なことをどう知るかも話します。
How do you find out what data users really need?
ユーザーが本当に必要なデータを、どうやって知りますか。
質問の意図作り始める前に質問をする人かどうかを知りたいのです。
どんな問いに答えたいのかを聞く、と説明します。例を1つ挙げます。理解できたかを、小さなサンプルデータを先に見せて確かめる方法も話せます。
How do you tell people when data changes or a pipeline fails?
データが変わったときやパイプラインが止まったとき、どう伝えますか。
質問の意図はっきり伝えることで、レポートが正しく保たれ、信頼も生まれます。
簡単な習慣を話します。例えば、アナリストに短いメッセージを送り、何が変わったか、いつ直るかを伝えます。共有チャンネルやドキュメントがあれば、それも話します。
Who used the data from your pipeline, and how did it help them?
パイプラインのデータは誰が使い、どう役立ちましたか。
質問の意図ご自分の仕事がなぜ大切かを理解しているかを知りたいのです。
営業アナリストなど、使った人を挙げます。毎日の売上レポートなど、データで何をしたかを話します。簡単で、実際にあったことを話します。
Let me explain it step by step.
順番に説明させてください。
Clara
AIのコーチ
Leo
AIのコーチ
使ってみるフレーズ
Let me explain it step by step.
順番に説明させてください。
First I loaded the data, then I cleaned it.
まずデータを読み込み、そのあとクリーニングしました。
The data came from our shop system and went to the warehouse.
データは店舗のシステムから来て、ウェアハウスに届きました。
I noticed the row counts did not match, so I checked the source.
行数が合わないことに気づいたので、元データを確認しました。
I added a check that stops the load if a key field is empty.
キーの項目が空のときに読み込みを止めるチェックを加えました。
I asked the analysts what they needed first.
まずアナリストに、何が必要かを聞きました。
よくある質問
大きなデータ品質の問題を経験したことがない場合は？
大丈夫です。使うつもりのチェックを説明できます。例えば、空の値を調べる、元データと行数を比べる、などです。チェックに失敗したときにどうするかも話します。はっきりした計画も、よい答えになります。
たくさんのツールについて話したほうがいいですか。
1つか2つのツールを詳しく話すほうがおすすめです。何をしたか、なぜ使ったかを説明します。例のないツール名の長いリストは、ぼんやりした印象になることがあります。面接官は、ご自分で行った工程を聞きたいことが多いです。
英語に自信がありません。技術的な内容をどう説明すればいいですか。
短い文とやさしい言葉を使います。データの出どころ、行ったこと、届け先の順に話します。「first」「then」「after that」などの言葉が役に立ちます。答える前に少し止まって考えても大丈夫です。