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Perguntas para praticar
Tell me about a data pipeline you built.
Conte sobre um pipeline de dados que você criou.
Por que perguntamQuem entrevista quer ver sua experiência real e como você explica um trabalho técnico com palavras simples.
Escolha um só pipeline. Diga de onde vieram os dados, o que você fez com eles e para onde foram. Por exemplo: um pipeline diário que leva dados do sistema de uma loja para um data warehouse. Seja curto e claro.
Which parts of that pipeline did you build yourself?
Quais partes desse pipeline você mesmo criou?
Por que perguntamQuerem saber qual foi o seu papel, e não só o trabalho da equipe.
Use “eu” (“I”), e não só “nós” (“we”). Cite as etapas que você criou, como a carga ou a limpeza dos dados. Seja sincero. Se outras pessoas fizeram algumas partes, diga isso de forma simples.
What tools did you use, and why did you choose them?
Quais ferramentas você usou e por que as escolheu?
Por que perguntamQuerem ver que você entende suas ferramentas, e não só lista nomes.
Cite uma ou duas ferramentas e explique por que combinavam com o trabalho. Por exemplo: eram rápidas o bastante para dados diários, ou a equipe já as usava. Ligue cada ferramenta a uma etapa real.
Tell me about a data quality problem you found.
Conte sobre um problema de qualidade de dados que você encontrou.
Por que perguntamDado ruim é comum. Querem saber como você percebe e resolve o problema.
Diga como achou o problema, o que corrigiu e como evitou que acontecesse de novo. Por exemplo: algumas linhas tinham datas vazias, então você criou uma verificação que interrompe a carga.
How did you know the data was wrong?
Como você soube que os dados estavam errados?
Por que perguntamQuerem ver que você confere os dados com cuidado e não adivinha.
Descreva o sinal. Talvez um relatório estivesse estranho, as contagens não batessem ou um teste falhou. Explique a verificação que você usou, como comparar o número de linhas ou procurar valores vazios.
What checks would you add to a new pipeline?
Que verificações você adicionaria a um pipeline novo?
Por que perguntamQuerem ver se você pensa em prevenção, mesmo sem um exemplo real.
Cite duas ou três verificações claras. Por exemplo: nenhum campo-chave vazio, número de linhas igual ao da origem, datas dentro de um intervalo válido. Diga o que acontece quando uma verificação falha.
How do you work with analysts?
Como você trabalha com analistas?
Por que perguntamEngenheiros de dados preparam dados para outras pessoas. Querem ver que você trabalha bem em equipe.
Cite um hábito. Por exemplo: uma reunião semanal, um documento compartilhado ou uma mensagem quando os dados mudam. Diga como você descobre o que os analistas precisam antes de construir.
How do you find out what data users really need?
Como você descobre de que dados as pessoas realmente precisam?
Por que perguntamQuerem saber se você faz perguntas antes de começar a construir.
Explique que você pergunta quais questões elas precisam responder. Dê um exemplo. Diga como confere se entendeu, como mostrar uma pequena amostra dos dados antes.
How do you tell people when data changes or a pipeline fails?
Como você avisa as pessoas quando os dados mudam ou um pipeline falha?
Por que perguntamComunicação clara mantém os relatórios corretos e gera confiança.
Descreva um hábito simples. Por exemplo: você manda uma mensagem curta aos analistas, explica o que mudou e diz quando vai ser corrigido. Cite um canal ou documento compartilhado, se usar.
Who used the data from your pipeline, and how did it help them?
Quem usava os dados do seu pipeline e como isso ajudava essas pessoas?
Por que perguntamQuerem ver que você entende por que o seu trabalho importa.
Cite os usuários, como os analistas de vendas. Diga o que eles faziam com os dados, por exemplo um relatório diário de vendas. Mantenha simples e real.
Let me explain it step by step.
Deixe-me explicar passo a passo.
Clara
Guia com IA
Leo
Guia com IA
Frases para experimentar
Let me explain it step by step.
Deixe-me explicar passo a passo.
First I loaded the data, then I cleaned it.
Primeiro carreguei os dados, depois fiz a limpeza.
The data came from our shop system and went to the warehouse.
Os dados vieram do sistema da nossa loja e foram para o data warehouse.
I noticed the row counts did not match, so I checked the source.
Notei que o número de linhas não batia, então conferi a origem.
I added a check that stops the load if a key field is empty.
Adicionei uma verificação que interrompe a carga se um campo-chave estiver vazio.
I asked the analysts what they needed first.
Primeiro perguntei aos analistas do que eles precisavam.
Perguntas frequentes
E se eu nunca tive um grande problema de qualidade de dados?
Tudo bem. Você pode explicar uma verificação clara que usaria. Por exemplo, procurar valores vazios ou comparar o número de linhas com a origem. Diga o que faria se a verificação falhasse. Um plano claro é uma boa resposta.
Devo falar de muitas ferramentas?
É melhor falar de uma ou duas ferramentas com detalhes. Explique o que você fez com elas e por quê. Uma lista longa de nomes sem exemplos pode soar vaga. Quem entrevista costuma querer ouvir os seus passos.
Meu inglês não é perfeito. Como explico um trabalho técnico?
Use frases curtas e palavras simples. Explique em ordem: de onde vieram os dados, o que você fez e para onde foram. Palavras como “first”, “then” e “after that” ajudam. Não tem problema fazer uma pausa para pensar antes de responder.