4 preguntas para la entrevista con tu próximo Data Engineer

En este post te compartimos las preguntas recomendadas para tu entrevista con un Data Engineer al igual que las respuestas esperadas.
Valeria Manduke-Curtis

4 preguntas para la entrevista con tu próximo Data Engineer

En este post te compartimos las preguntas recomendadas para tu entrevista con un Data Engineer al igual que las respuestas esperadas.
Por:
Valeria Manduke-Curtis
March 13, 2023
March 14, 2023
Tabla de Contenidos

Introducción

Sabemos que en un futuro tendrás que contratar talento para este cargo. Por lo tanto, hemos desarrollado un manual completo para facilitar tu labor. Esta es la primera publicación de la serie.

Aquí los post relacionados con el tema de Data Engineer

  1. ¿Qué es un Data Engineer? 
  2. Las 5 habilidades que debe tener un Data Engineer.  
  3. Las 7 herramientas que debes considerar en un Data Engineer
  4. Los 5 KPI que debes considerar en un Data Engineer. 
  5. Las 5 preguntas que debes realizar en tu entrevista con un Data Engineer. (Este post)

1. ¿De qué manera determinas que un conjunto de datos es de buena calidad?

Esta pregunta probará los conocimientos del candidato respecto a los parámetros que determinan la calidad de los datos. Y con ello, conocerás su experiencia con el manejo y fiabilidad de los datos.

Respuesta esperada: 

  • Exactitud: reflejan con precisión la información de la fuente.   
  • Precisión: están libres de errores o mal organizados.
  • Integridad: permiten la interpretación y análisis.  
  • Singularidad: no existen registros duplicados. 
  • Disponibilidad: son accesibles en todo momento. 
  • Legibilidad: son claros y concisos para todos.

El candidato mencionará los criterios con los que determina la calidad de los datos. Se asegurará de explicar por qué la fiabilidad de los datos es importante. Gracias a esto es posible mantener las bases de datos y los warehouses que necesita la empresa.

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2. ¿En qué consiste el modelamiento de datos y por qué es importante?

Con esta pregunta sabrás si el candidato entiende las diferencias entre las responsabilidades de un Data Engineer y un Data Scientist a la hora de modelar datos. 

Respuesta esperada: 

  • Modelado de datos: es una representación visual que define e indica los sistemas de recopilación, almacenamiento y administración de datos de una empresa. También señala la relación entre sí. 
  • Modelado de datos en Data Science: es una representación visual que crea coherencia en la documentación de datos. Es usado para desarrollar algoritmos que predigan el éxito de un producto o servicio. 
  • Modelado de datos en Data Engineering: es una representación lógica y visual que organiza el flujo de datos en una empresa y el flujo de datos con dirección a una base de datos.

El candidato explicará las diferencias en el uso de modelado de datos en Data Science y Data Engineering. Además, mencionará los usos de los datos estructurados y el manejo de los datos no estructurados. Para ello, resaltará su experiencia trabajando con la gestión de datos en bases de datos relacionales y no relacionales.

3. ¿Cómo construyes un ETL pipeline y qué herramientas utilizas para hacerlo?

Con esta pregunta sabrás cuál ha sido la experiencia del candidato con los procesos ETL y con cuáles herramientas trabaja mejor. 

Respuesta esperada: 

  • Extracción (Extraction): los datos son recopilados y extraídos de una o más fuentes. En este proceso, los datos son depurados, formateados y estructurados. 
  • Transformación (Transformation): los datos son convertidos al formato de su lugar de almacenamiento.
  • Carga (Load): los datos transformados son integrados y almacenados en bases de datos, warehouses u otros sistemas.

Herramientas usadas: 

  • SQL
  • Java
  • Python
  • Hadoop
  • Spark
  • Cassandra
  • MongoDB

El candidato explicará cómo se constituye un proceso ETL, sus partes y qué herramientas emplea para ello. También profundizará en las herramientas que utiliza, cómo las utiliza y para qué sirven dentro del diseño e implementación de un ETL pipeline.

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4. ¿A qué desafíos te has enfrentado en tu carrera como Data Engineer?

Con esta pregunta conocerás los retos que enfrentó previamente el candidato. Lo importante es que identifiques las soluciones que propuso para el diseño e implementación de ETL Pipelines y su escalabilidad. 

Respuesta esperada: 

  • Diseño y aplicación de estrategias de recuperación de datos.
  • Elaboración de un plan de escalabilidad.
  • Implementación de automatización de procesos. 
  • Mantenimiento de la infraestructura de la red. 

El candidato profundizará en alguna de las situaciones mencionadas anteriormente y expondrá cuál fue su curso de acción para solucionar ese problema. Así podrás verificar la experiencia del candidato respecto a los retos del manejo de una red.

Conclusión 

Ahora conoces lo más relevante acerca del cargo de Data Engineer. Toma en cuenta lo anterior cuando comiences tu próximo proceso de reclutamiento. Recuerda, lo importante es conocer las principales características del cargo del que estás interesado. 

Aquí los post relacionados con el tema de Data Engineer

  1. ¿Qué es un Data Engineer? 
  2. Las 5 habilidades que debe tener un Data Engineer.  
  3. Las 7 herramientas que debes considerar en un Data Engineer
  4. Los 5 KPI que debes considerar en un Data Engineer. 
  5. Las 5 preguntas que debes realizar en tu entrevista con un Data Engineer. (Este post)

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