As 39 principais perguntas e respostas da entrevista sobre engenharia de dados em 2025

Perguntas iniciais da entrevista com o engenheiro de dados de RH

Na rodada inicial da entrevista com o RH, o gerente de RH fará perguntas sobre sua experiência profissional e o valor que você agrega à empresa. Essa etapa foi criada para avaliar seu histórico, suas habilidades interpessoais e sua adequação geral à cultura da empresa.

1. O que faz de você o melhor candidato para essa posição?

Se o gerente de contratação selecionar você para uma entrevista por telefone, ele deve ter visto algo de que gostou no seu perfil. Aborde essa questão com confiança e fale sobre sua experiência e crescimento na carreira. 

É importante que você analise o perfil da empresa e a descrição do cargo antes da entrevista. Isso ajudará você a entender o que o gerente de contratação está procurando e a adaptar sua resposta de acordo.

Concentre-se em habilidades e experiências específicas alinhadas com os requisitos do cargo, como projetar e gerenciar pipelines de dados, modelagem e processos de ETL. Destaque como sua combinação exclusiva de habilidades, experiência e conhecimento faz com que você se destaque.

2. Quais são as responsabilidades diárias de um engenheiro de dados?

Embora não haja uma resposta absoluta, compartilhar suas experiências de empregos anteriores e consultar a descrição do cargo pode fornecer uma resposta abrangente. Em geral, as responsabilidades diárias dos engenheiros de dados incluem:

• Desenvolvimento, teste e manutenção de bancos de dados.
• Criar soluções de dados com base nos requisitos comerciais.
• Aquisição e integração de dados.
• Desenvolver, validar e manter pipelines de dados para processos de ETL, modelagem, transformação e atendimento.
• Implantação e gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina em alguns casos.
• Manter a qualidade dos dados, limpando, validando e monitorando os fluxos de dados.
• Melhorar a confiabilidade, o desempenho e a qualidade do sistema.
• Seguir as diretrizes de segurança e governança de dados para garantir a conformidade e a integridade dos dados.

3. Qual é a maior dificuldade que você encontra em ser um engenheiro de dados?

Essa pergunta varia de acordo com as experiências individuais, mas os desafios comuns incluem:

• Acompanhar o ritmo acelerado dos avanços tecnológicos e integrar novas ferramentas para melhorar o desempenho, a segurança, a confiabilidade e o ROI dos sistemas de dados.
• Compreender e implementar protocolos complexos de segurança e governança de dados.
• Gerenciar planos de recuperação de desastres e garantir a disponibilidade e a integridade dos dados durante eventos imprevistos.
• Equilibrar os requisitos comerciais com restrições técnicas e prever futuras demandas de dados.
• Lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente e garantir a qualidade e a consistência dos dados.

4. Com quais ferramentas ou estruturas de dados você tem experiência? Há algum que você prefere a outros?

Sua resposta será baseada em suas experiências. Estar familiarizado com ferramentas modernas e integrações de terceiros ajudará você a responder com confiança a essa pergunta. Discutir ferramentas relacionadas a:

• Gerenciamento de banco de dados (por exemplo, MySQL, PostgreSQL, MongoDB)
• Armazenamento de dados (por exemplo, Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake)
• Orquestração de dados (por exemplo, Apache Airflow, Prefect)
• Pipelines de dados (por exemplo, Apache Kafka, Apache NiFi)
• Gerenciamento de nuvem (por exemplo, AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure)
• Limpeza, modelagem e transformação de dados (por exemplo, pandas, dbt, Spark)
• Processamento em lote e em tempo real (por exemplo, Apache Spark, Apache Flink)

Lembre-se de que não há resposta errada para essa pergunta. O entrevistador está avaliando suas habilidades e experiência.

5. Como você se mantém atualizado com as últimas tendências e avanços em engenharia de dados?

Essa pergunta avalia seu compromisso com o aprendizado contínuo e com a atualização em sua área. 

Você pode mencionar a assinatura de boletins informativos do setor, seguir blogs influentes, participar de fóruns e comunidades on-line, participar de webinars e conferências e fazer cursos on-line. Destaque fontes ou plataformas específicas que você usa para se manter informado.

6. Você pode descrever uma ocasião em que teve de colaborar com uma equipe multifuncional para concluir um projeto?

A engenharia de dados geralmente envolve o trabalho com várias equipes, incluindo cientistas de dados, analistas e pessoal de TI. 

Compartilhe um exemplo específico em que você colaborou com sucesso com outras pessoas, enfatizando suas habilidades de comunicação, sua capacidade de entender perspectivas diferentes e como você contribuiu para o sucesso do projeto. Explique os desafios que você enfrentou e como os superou para alcançar o resultado desejado.

Perguntas da entrevista com o engenheiro de dados técnicos

A engenharia de dados é altamente técnica, portanto, não é de surpreender que a maior parte do processo de entrevista envolva perguntas e exercícios técnicos. Nesta seção, abordaremos diferentes tipos de perguntas e respostas técnicas, com foco em perguntas para iniciantes, Python, SQL, baseadas em projetos e de gerenciamento.

Perguntas da entrevista com o engenheiro de dados júnior

As entrevistas de engenharia júnior se concentram em ferramentas, Python e consultas SQL. Eles também podem envolver perguntas sobre gerenciamento de banco de dados e processos de ETL, incluindo desafios de codificação e testes para levar para casa. 

Quando as empresas contratam recém-formados, elas querem garantir que você possa lidar com seus dados e sistemas de forma eficaz.

7. Você pode explicar os esquemas de design relevantes para a modelagem de dados?

Há três esquemas principais de design de modelagem de dados: estrela, floco de neve e galáxia.

• Esquema de estrela: Esse esquema contém várias tabelas de dimensão conectadas a uma tabela de fatos central. Ele é simples e fácil de entender, o que o torna adequado para consultas diretas.

Exemplo de esquema de estrela. Imagem de guru99

• Esquema de floco de neve: Uma extensão do esquema estrela, o esquema floco de neve consiste em uma tabela de fatos e várias tabelas de dimensões com camadas adicionais de normalização, formando uma estrutura semelhante a um floco de neve. Ele reduz a redundância e melhora a integridade dos dados.

Exemplo de esquema Snowflake. Imagem de guru99

• Esquema de galáxia: Também conhecido como esquema de constelação de fatos, ele contém duas ou mais tabelas de fatos que compartilham tabelas de dimensões. Esse esquema é adequado para sistemas de banco de dados complexos que exigem várias tabelas de fatos.

Exemplo de esquema de galáxia. Imagem de guru99

8. Com quais ferramentas de ETL você já trabalhou? Qual é a sua favorita e por quê?

Ao responder a essa pergunta, mencione as ferramentas de ETL que você domina e explique por que escolheu ferramentas específicas para determinados projetos. Discuta os prós e os contras de cada ferramenta e como elas se encaixam em seu fluxo de trabalho. As ferramentas populares de código aberto incluem:

• dbt (ferramenta de criação de dados): Excelente para transformar dados em seu depósito usando SQL.
• Apache Spark: Excelente para processamento de dados em grande escala e processamento em lote.
• Apache Kafka: Usado para pipelines e streaming de dados em tempo real.
• Airbyte: Uma ferramenta de integração de dados de código aberto que ajuda na extração e no carregamento de dados.

Se você precisar atualizar seus conhecimentos sobre ETL, considere fazer o curso Introduction to Data Engineering.

9. O que é orquestração de dados e quais ferramentas você pode usar para realizá-la?

A orquestração de dados é um processo automatizado de acesso a dados brutos de várias fontes, que executa técnicas de limpeza, transformação e modelagem de dados e os disponibiliza para tarefas analíticas. Ele garante que os dados fluam sem problemas entre diferentes sistemas e estágios de processamento. 

As ferramentas populares para orquestração de dados incluem:

• Fluxo de ar Apache: Amplamente utilizado para agendar e monitorar fluxos de trabalho.
• Prefeito: Uma ferramenta de orquestração moderna com foco no fluxo de dados.
• Dagster: Uma ferramenta de orquestração projetada para cargas de trabalho com uso intensivo de dados.
• Cola AWS: Um serviço ETL gerenciado que simplifica a preparação de dados para análise.

10. Quais ferramentas você usa para a engenharia analítica?

A engenharia analítica envolve a transformação de dados processados, a aplicação de modelos estatísticos e a visualização desses dados por meio de relatórios e painéis. 

As ferramentas populares para engenharia analítica incluem:

• dbt (ferramenta de criação de dados): Isso é usado para transformar os dados em seu depósito usando SQL.
• BigQuery: Um data warehouse totalmente gerenciado e sem servidor para análise de dados em grande escala.
• Postgres: Um sistema de banco de dados relacional avançado e de código aberto.
• Metabase: Uma ferramenta de código aberto que permite que você faça perguntas sobre seus dados e exiba as respostas em formatos compreensíveis.
• Google Data Studio: Isso é usado para criar painéis e relatórios visuais.
• Tableau: Uma plataforma líder para visualização de dados.

Essas ferramentas ajudam a acessar, transformar e visualizar dados para obter insights significativos e apoiar os processos de tomada de decisão.

11. Qual é a diferença entre os sistemas OLAP e OLTP?

O OLAP (Online Analytical Processing) analisa dados históricos e oferece suporte a consultas complexas. Ele é otimizado para cargas de trabalho de leitura intensa e é frequentemente usado em data warehouses para tarefas de business intelligence. O OLTP (Online Transaction Processing) foi projetado para gerenciar dados transacionais em tempo real. Ele é otimizado para cargas de trabalho com muita gravação e é usado em bancos de dados operacionais para operações comerciais diárias.

A principal diferença está em sua finalidade: O OLAP dá suporte à tomada de decisões, enquanto o OLTP dá suporte às operações diárias.

Se você ainda tiver dúvidas, recomendo a leitura da publicação do blog OLTP vs OLAP. 

Perguntas da entrevista com o engenheiro de dados Python

Python é a linguagem mais popular em engenharia de dados devido à sua versatilidade e ao rico ecossistema de bibliotecas disponíveis para processamento, análise e automação de dados. Aqui estão algumas perguntas relacionadas ao Python que você pode encontrar em uma entrevista de engenharia de dados.

12. Quais bibliotecas Python são mais eficientes para o processamento de dados?

As bibliotecas de processamento de dados mais populares em Python incluem:

• pandas: Ideal para manipulação e análise de dados, fornecendo estruturas de dados como DataFrames.
• NumPy: Essencial para cálculos numéricos, com suporte a matrizes e matrizes multidimensionais grandes.
• Dask: Facilita a computação paralela e pode lidar com cálculos maiores do que a memória usando uma sintaxe familiar do tipo pandas.
• PySpark: Uma API Python para o Apache Spark, útil para processamento de dados em grande escala e análise em tempo real.

Cada uma dessas bibliotecas tem prós e contras, e a escolha depende dos requisitos específicos de dados e da escala das tarefas de processamento de dados.

13. Como você realiza a raspagem da Web em Python?

Normalmente, a raspagem da Web em Python envolve as seguintes etapas:

1. Acesse a página da Web usando a biblioteca requests:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

2. Extraia tabelas e informações usando o BeautifulSoup:

tables = soup.find_all('table')

3. Converta-o em um formato estruturado usando o pandas:

import pandas as pd
data = []

for table in tables:
    rows = table.find_all('tr')
    for row in rows:
        cols = row.find_all('td')
        cols = [ele.text.strip() for ele in cols]
        data.append(cols)
df = pd.DataFrame(data)

4. Limpe os dados usando pandas e NumPy:

df.dropna(inplace=True)  # Drop missing values

5. Salve os dados na forma de um arquivo CSV:

df.to_csv('scraped_data.csv', index=False)

Em alguns casos, o site pandas.read_html pode simplificar o processo:

df_list = pd.read_html('http://example.com')
df = df_list[0]  # Assuming the table of interest is the first one

14. Como você lida com grandes conjuntos de dados em Python que não cabem na memória?

Para lidar com grandes conjuntos de dados que não cabem na memória, você precisa usar ferramentas e técnicas projetadas para computação fora do núcleo:

• Dask: Permite a computação paralela e trabalha com conjuntos de dados maiores que a memória usando uma sintaxe semelhante à do pandas.

import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')

• PySpark: Permite o processamento de dados distribuídos, o que é útil para lidar com dados em grande escala.

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('data_processing').getOrCreate()
df = spark.read.csv('large_dataset.csv', header=True, inferSchema=True)

• Chunking com pandas: Leia grandes conjuntos de dados em partes.

import pandas as pd
chunk_size = 10000
for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunk_size):
    process(chunk)  # Replace with your processing function

15. Como você garante que seu código Python seja eficiente e otimizado para desempenho?

Para garantir que o código Python seja eficiente e otimizado para desempenho, considere as seguintes práticas:

• Criação de perfil: Use ferramentas de criação de perfil como cProfile, line_profiler ou memory_profiler para identificar gargalos em seu código.

import cProfile
cProfile.run('your_function()')

• Vetorização: Use numpy ou pandas para operações vetorizadas em vez de loops.

import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = data * 2  # Vectorized operation

• Estruturas de dados eficientes: Escolha as estruturas de dados apropriadas (por exemplo, listas, conjuntos, dicionários) com base no seu caso de uso.

data_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}  # Faster lookups compared to lists

• Processamento paralelo: Utilize multi-threading ou multiprocessamento para tarefas que podem ser paralelizadas.

from multiprocessing import Pool

def process_data(data_chunk):
    # Your processing logic here
    return processed_chunk
with Pool(processes=4) as pool:
    results = pool.map(process_data, data_chunks)

• Evitar cálculos redundantes: Armazene em cache os resultados de operações caras se eles precisarem ser reutilizados.

from functools import lru_cache
  
@lru_cache(maxsize=None)
def expensive_computation(x):
    # Perform expensive computation
    return result

16. Como você garante a integridade e a qualidade dos dados em seus pipelines de dados?

A integridade e a qualidade dos dados são importantes para uma engenharia de dados confiável. As práticas recomendadas incluem:

• Validação de dados: Implemente verificações em vários estágios do pipeline de dados para validar formatos de dados, intervalos e consistência.

 def validate_data(df):
     assert df['age'].min() >= 0, "Age cannot be negative"
     assert df['salary'].dtype == 'float64', "Salary should be a float"

     # Additional checks...

• Limpeza de dados: Use bibliotecas como pandas para limpar e pré-processar dados, lidando com valores ausentes, removendo duplicatas e corrigindo erros.

 df.dropna(inplace=True)  # Drop missing values
 df.drop_duplicates(inplace=True)  # Remove duplicates

• Testes automatizados: Desenvolva testes de unidade para funções de processamento de dados usando estruturas como pytest.

import pytest
  
def test_clean_data():
    raw_data = pd.DataFrame({'age': [25, -3], 'salary': ['50k', '60k']})
    clean_data = clean_data_function(raw_data)
    assert clean_data['age'].min() >= 0
    assert clean_data['salary'].dtype == 'float64'

• Monitoramento e alertas: Configure o monitoramento de seus pipelines de dados para detectar anomalias e enviar alertas quando surgirem problemas de qualidade de dados.

 from airflow import DAG
 from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
 from airflow.operators.email_operator import EmailOperator

 # Define your DAG and tasks...

17. Como você lida com dados ausentes em seus conjuntos de dados?

O tratamento de dados ausentes é uma tarefa comum na engenharia de dados. As abordagens incluem:

• Remoção: Basta remover as linhas ou colunas com dados ausentes se eles não forem significativos.

 df.dropna(inplace=True)

• Imputação: Preencha os valores ausentes com medidas estatísticas (média, mediana) ou use métodos mais sofisticados, como a imputação KNN.

 df['column'].fillna(df['column'].mean(), inplace=True)

• Variável indicadora: Adicione uma variável indicadora para especificar quais valores estavam faltando.

 df['column_missing'] = df['column'].isnull().astype(int)

• Imputação baseada em modelo: Use a modelagem preditiva para estimar valores ausentes.

 from sklearn.impute import KNNImputer
 imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
 df = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df), columns=df.columns)

18. Como você lida com os limites de taxa da API ao buscar dados em Python?

Para lidar com os limites de taxa de API, há estratégias como:

• Backoff e nova tentativa: Implementação de backoff exponencial quando os limites de taxa são atingidos.
• Paginação: Obtenção de dados em partes menores usando as opções de paginação da API.
• Armazenamento em cache: Armazenamento de respostas para evitar chamadas redundantes à API.

Exemplo usando a biblioteca time do Python e o módulo requests:

import time
import requests

def fetch_data_with_rate_limit(url):
    for attempt in range(5):  # Retry up to 5 times
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 429:  # Too many requests
            time.sleep(2 ** attempt)  # Exponential backoff
        else:
            return response.json()
    raise Exception("Rate limit exceeded")

O Python é, sem dúvida, uma das linguagens mais importantes na engenharia de dados. Você pode aprimorar suas habilidades fazendo nosso curso de Engenheiro de Dados em Python, que abrange um currículo abrangente para equipá-lo com conceitos modernos de engenharia de dados, linguagens de programação, ferramentas e estruturas.

Perguntas da entrevista com o engenheiro de dados SQL

O estágio de codificação SQL é uma parte significativa do processo de contratação de engenharia de dados. Praticar vários scripts simples e complexos pode ajudar você a se preparar. Os entrevistadores podem pedir que você escreva consultas para análise de dados, expressões de tabela comuns, classificação, adição de subtotais e funções temporárias.

19. O que são expressões de tabela comuns (CTEs) no SQL?

Os CTEs são usados para simplificar uniões complexas e executar subconsultas. Eles ajudam a tornar as consultas SQL mais legíveis e fáceis de manter. Aqui está um exemplo de um CTE que exibe todos os alunos com especialização em Ciências e nota A:

SELECT *
FROM class
WHERE id IN (
  SELECT DISTINCT id
  FROM students
  WHERE grade = "A"
  AND major = "Science"
);

Usando um CTE, a consulta se torna:

WITH temp AS (
  SELECT id
  FROM students
  WHERE grade = "A"
  AND major = "Science"
)
SELECT *
FROM class
WHERE id IN (SELECT id FROM temp);

Os CTEs podem ser usados para problemas mais complexos e vários CTEs podem ser encadeados.

20. Como você classifica os dados no SQL?

Os engenheiros de dados geralmente classificam os valores com base em parâmetros como vendas e lucro. A função RANK() é usada para classificar os dados com base em uma coluna específica:

SELECT
  id,
  sales,
  RANK() OVER (ORDER BY sales DESC) AS rank
FROM bill;

Como alternativa, você pode usar DENSE_RANK(), que não pula as classificações subsequentes se os valores forem os mesmos.

21. Você pode criar uma função temporária simples e usá-la em uma consulta SQL?

Como no Python, você pode criar funções no SQL para tornar suas consultas mais elegantes e evitar instruções de caso repetitivas. Aqui está um exemplo de uma função temporária get_gender:

CREATE TEMPORARY FUNCTION get_gender(type VARCHAR) RETURNS VARCHAR AS (
  CASE 
    WHEN type = "M" THEN "male"
    WHEN type = "F" THEN "female"
    ELSE "n/a"
  END
);
SELECT
  name,
  get_gender(type) AS gender
FROM class;

Essa abordagem torna seu código SQL mais limpo e de melhor manutenção.

22. Como você adiciona subtotais no SQL?

Você pode adicionar subtotais usando as funções GROUP BY e ROLLUP(). Aqui está um exemplo:

SELECT
  department,
  product,
  SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY ROLLUP(department, product);

Essa consulta fornecerá a você um subtotal para cada departamento e um total geral no final.

23. Como você lida com dados ausentes no SQL?

O tratamento de dados ausentes é essencial para manter a integridade dos dados. As abordagens comuns incluem:

• Usando o site COALESCE(): Essa função retorna o primeiro valor não nulo da lista.

SELECT id, COALESCE(salary, 0) AS salary FROM employees;

• Usando as declarações do CASE: Para lidar com valores ausentes condicionalmente.

 SELECT id, 
        CASE 
          WHEN salary IS NULL THEN 0 
          ELSE salary 
        END AS salary 
 FROM employees;

24. Como você realiza a agregação de dados no SQL?

A agregação de dados envolve o uso de funções agregadas como SUM(), AVG(), COUNT(), MIN() e MAX(). Aqui está um exemplo:

SELECT department, 
       SUM(salary) AS total_salary, 
       AVG(salary) AS average_salary, 
       COUNT(*) AS employee_count 
FROM employees 
GROUP BY department;

25. Como você otimiza as consultas SQL para melhorar o desempenho?

Para otimizar as consultas SQL, você pode:

• Use índices em colunas frequentemente consultadas para acelerar as pesquisas.
• Evite o site SELECT * especificando apenas as colunas necessárias.
• Use as junções com sabedoria e evite as desnecessárias.
• Otimize o uso de subconsultas, substituindo-as por CTEs quando apropriado.
• Analisar planos de execução de consultas para identificar gargalos. Exemplo:

EXPLAIN ANALYZE
SELECT customer_id, COUNT(order_id)
FROM orders
GROUP BY customer_id;

Resolver exercícios de codificação SQL é a melhor maneira de praticar e revisar conceitos esquecidos. Você pode avaliar suas habilidades em SQL fazendo o teste Data Analysis in SQL do DataCamp (você precisará de uma conta para acessar essa avaliação).

Perguntas da entrevista para engenheiros de dados relacionados a projetos

Após as rodadas gerais de entrevistas, você normalmente passará para uma etapa técnica que consiste em desafios de codificação, solução de problemas, projeto de sistema de banco de dados em um quadro branco, um exame para levar para casa e perguntas analíticas.

Essa etapa pode ser bastante intensa, portanto, conhecer algumas das perguntas e respostas usuais da entrevista de engenharia de dados pode ajudar você a vencer a entrevista. 

26. Conte-me sobre um projeto em que você trabalhou do início ao fim.

Essa resposta deve vir naturalmente se você já trabalhou em um projeto de engenharia de dados como estudante ou profissional. Dito isso, preparar-se com antecedência é sempre útil. Veja como você deve estruturar sua resposta:

1. Introdução e problema comercial:
• Comece explicando o contexto do projeto. Descreva o problema comercial que você estava resolvendo e as metas do projeto.
• Exemplo: "Nesse projeto, nosso objetivo era otimizar o pipeline de dados para processar os dados de registro de viagem do TLC para melhorar o desempenho da consulta e a precisão dos dados para a equipe de análise."
2. Ingestão de dados:
• Descreva como você acessou e ingeriu os dados brutos.
• Exemplo: "Nós ingerimos os dados brutos do registro de viagem do TLC usando GCP, Airflow e PostgreSQL para garantir a entrada de dados confiáveis de várias fontes."
3. Processamento e transformação de dados:
• Explique as etapas realizadas para limpar, transformar e estruturar os dados.
• Exemplo: "Usamos o Apache Spark para processamento em lote e o Apache Kafka para streaming em tempo real para lidar com a transformação de dados. Os dados foram limpos, validados e convertidos em um formato estruturado adequado para análise."
4. Armazenamento e guarda de dados:
• Discuta as soluções de armazenamento de dados usadas e por que elas foram escolhidas.
• Exemplo: "Os dados processados foram armazenados no Google BigQuery, que forneceu uma solução de armazenamento de dados dimensionável e eficiente. O Airflow foi usado para gerenciar os fluxos de trabalho de dados."
5. Engenharia analítica:
• Destacar as ferramentas e os métodos usados para fins analíticos.
• Exemplo: "Usamos dbt (ferramenta de criação de dados), BigQuery, PostgreSQL, Google Data Studio e Metabase para engenharia analítica. Essas ferramentas ajudaram na criação de modelos de dados robustos e na geração de relatórios e painéis perspicazes."
6. Implantação e ambiente de nuvem:
• Mencione as estratégias de implementação e a infraestrutura de nuvem usadas.
• Exemplo: "Todo o projeto foi implantado usando GCP, Terraform e Docker, garantindo um ambiente de nuvem escalável e confiável."
7. Desafios e soluções:
• Discuta os desafios que você enfrentou e como os superou.
• Exemplo: "Um dos principais desafios foi lidar com o alto volume de dados em tempo real. Resolvemos isso otimizando nossos trabalhos de streaming do Kafka e implementando transformações eficientes do Spark."
8. Resultados e impacto:
• Conclua descrevendo os resultados e o impacto do projeto.
• Exemplo: "O projeto melhorou significativamente o desempenho da consulta e a precisão dos dados para a equipe de análise, levando a uma tomada de decisão mais rápida e a melhores insights."

Imagem de DataTalksClub/data-engineering-zoomcamp

Preparar-se com antecedência, revisando os últimos cinco projetos em que você trabalhou, pode ajudar a evitar que você fique paralisado durante a entrevista. Entenda a declaração do problema e as soluções que você implementou. Pratique a explicação de cada etapa de forma clara e concisa.

Perguntas da entrevista com o gerente de engenharia de dados

Para cargos de gerente de engenharia, as perguntas normalmente estão relacionadas à tomada de decisões, compreensão dos negócios, curadoria e manutenção de conjuntos de dados, conformidade e políticas de segurança.

27. Qual é a diferença entre um data warehouse e um banco de dados operacional?

Um data warehouse serve dados históricos para tarefas de análise de dados e tomada de decisões. Ele oferece suporte ao processamento analítico de alto volume, como o processamento analítico on-line (OLAP). Os data warehouses são projetados para lidar com consultas complexas que acessam várias linhas e são otimizados para operações de leitura pesada. Eles suportam poucos usuários simultâneos e são projetados para recuperar volumes rápidos e altos de dados com eficiência.

Os sistemas operacionais de gerenciamento de banco de dados (OLTP) gerenciam conjuntos de dados dinâmicos em tempo real. Eles suportam o processamento de transações de alto volume para milhares de clientes simultâneos, o que os torna adequados para operações diárias. Os dados geralmente consistem em informações atuais e atualizadas sobre transações e operações comerciais. Os sistemas OLTP são otimizados para operações de gravação pesada e processamento rápido de consultas.

28. Por que você acha que toda empresa que usa sistemas de dados precisa de um plano de recuperação de desastres?

O gerenciamento de desastres é responsabilidade de um gerente de engenharia de dados. Um plano de recuperação de desastres garante que os sistemas de dados possam ser restaurados e continuem a operar no caso de um ataque cibernético, falha de hardware, desastre natural ou outros eventos catastróficos. Os aspectos relevantes incluem:

• Backup em tempo real: Fazer regularmente o backup de arquivos e bancos de dados em locais de armazenamento seguros e externos.
• Redundância de dados: Implementar a replicação de dados em diferentes localizações geográficas para garantir a disponibilidade.
• Protocolos de segurança: Estabelecer protocolos para monitorar, rastrear e restringir o tráfego de entrada e saída para evitar violações de dados.
• Procedimentos de recuperação: Procedimentos detalhados para restaurar dados e sistemas de forma rápida e eficiente para minimizar o tempo de inatividade.
• Testes e exercícios: Testar regularmente o plano de recuperação de desastres por meio de simulações e exercícios para garantir sua eficácia e fazer os ajustes necessários.

29. Como você aborda a tomada de decisões ao liderar uma equipe de engenharia de dados?

Como gerente de engenharia de dados, a tomada de decisões envolve o equilíbrio entre considerações técnicas e objetivos comerciais. Algumas abordagens incluem:

• Decisões orientadas por dados: Usar a análise de dados para informar as decisões, garantindo que elas sejam baseadas em percepções objetivas e não em intuição.
• Colaboração das partes interessadas: Trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas para entender os requisitos comerciais e alinhar os esforços de engenharia de dados com as metas da empresa.
• Avaliação de riscos: Avaliar os riscos potenciais e seu impacto nos projetos e desenvolver estratégias de mitigação.
• Metodologias ágeis: Implementar práticas ágeis para se adaptar às mudanças de requisitos e fornecer valor de forma incremental.
• Mentoria e desenvolvimento: Apoiar o crescimento dos membros da equipe, oferecendo oportunidades de orientação e treinamento e promovendo um ambiente colaborativo.

30. Como você lida com a conformidade com as normas de proteção de dados em seus projetos de engenharia de dados?

A conformidade com as normas de proteção de dados envolve várias práticas, por exemplo:

• Compreensão dos regulamentos: Manter-se atualizado sobre as normas de proteção de dados, como GDPR, CCPA e HIPAA.
• Estrutura de governança de dados: Implementar uma estrutura robusta de governança de dados que inclua políticas de privacidade de dados, segurança e controle de acesso.
• Criptografia de dados: Criptografar dados confidenciais em repouso e em trânsito para impedir o acesso não autorizado.
• Controles de acesso: A implementação de controles de acesso rigorosos garante que somente o pessoal autorizado possa acessar dados confidenciais.
• Auditorias e monitoramento: Realizar auditorias regulares e monitorar o acesso e o uso de dados para detectar e resolver prontamente quaisquer problemas de conformidade.

31. Você pode descrever um projeto desafiador de engenharia de dados que gerenciou?

Ao discutir um projeto desafiador, você pode se concentrar nos seguintes aspectos:

• Escopo e objetivos do projeto: Defina claramente as metas do projeto e o problema comercial que ele pretende resolver.
• Desafios encontrados: Descreva desafios específicos, como limitações técnicas, restrições de recursos ou problemas de alinhamento das partes interessadas.
• Estratégias e soluções: Explique os métodos que você usou para superar esses desafios, incluindo soluções técnicas, práticas de gerenciamento de equipes e envolvimento das partes interessadas.
• Resultados e impacto: Destaque os resultados bem-sucedidos e o impacto sobre os negócios, como a melhoria da qualidade dos dados, o aprimoramento do desempenho do sistema ou o aumento da eficiência operacional.

32. Como você avalia e implementa novas tecnologias de dados?

A avaliação e a implementação de novas tecnologias de dados envolvem:

• Pesquisa de mercado: Manter-se a par dos últimos avanços e tendências em tecnologias de engenharia de dados.
• Prova de conceito (PoC): Conduzir projetos de PoC para testar a viabilidade e os benefícios de novas tecnologias em seu contexto específico.
• Análise de custo-benefício: Avaliar os custos, os benefícios e o ROI potencial da adoção de novas tecnologias.
• Adesão das partes interessadas: Apresentação de resultados e recomendações às partes interessadas para garantir a adesão e o apoio.
• Plano de implementação: Desenvolver um plano de implementação detalhado que inclua cronogramas, alocação de recursos e estratégias de gerenciamento de riscos.
• Treinamento e suporte: Fornecer treinamento e suporte à equipe para garantir uma transição tranquila para novas tecnologias.

33. Como você prioriza tarefas e projetos em um ambiente de ritmo acelerado?

Uma maneira eficaz de priorizar tarefas é com base no impacto delas nos objetivos comerciais e na urgência. Você pode usar estruturas como a Matriz de Eisenhower para categorizar as tarefas em quatro quadrantes: urgente e importante, importante, mas não urgente, urgente, mas não importante, e nenhum. Além disso, comunique-se com as partes interessadas para alinhar as prioridades e garantir que a equipe se concentre em atividades de alto valor.

Perguntas da entrevista com o engenheiro de dados da FAANG

Nesta seção, exploramos as perguntas mais frequentes das entrevistas de engenharia de dados feitas por gerentes do Facebook, Amazon e Google para cargos de engenharia de dados.

Perguntas da entrevista com o engenheiro de dados do Facebook

34. Por que usamos clusters no Kafka e quais são seus benefícios?

Um cluster do Kafka consiste em vários brokers que distribuem dados em várias instâncias. Essa arquitetura oferece escalabilidade e tolerância a falhas sem tempo de inatividade. Se o cluster principal ficar inativo, outros clusters do Kafka poderão fornecer os mesmos serviços, garantindo alta disponibilidade.

A arquitetura do cluster do Kafka inclui tópicos, corretores, ZooKeeper, produtores e consumidores. Ele lida com eficiência com fluxos de dados para aplicativos de big data, permitindo a criação de aplicativos robustos orientados por dados.

35. Quais problemas o Apache Airflow resolve?

O Apache Airflow permite que você gerencie e programe pipelines para fluxos de trabalho analíticos, gerenciamento de data warehouse e transformação e modelagem de dados. Ele fornece:

• Gerenciamento de pipeline: Uma plataforma para definir, programar e monitorar fluxos de trabalho.
• Registro de log centralizado: Monitore os registros de execução em um só lugar.
• Tratamento de erros: Callbacks para enviar alertas de falha para plataformas de comunicação como Slack e Discord.
• Interface do usuário: Uma interface de usuário amigável para gerenciar e visualizar fluxos de trabalho.
• Integração: Integrações robustas com várias ferramentas e sistemas.
• Código aberto: Seu uso é gratuito e conta com amplo apoio da comunidade.

Amazon Data Engineer Interview Questions

36. Você recebe um endereço IP como entrada, como uma cadeia de caracteres. Como você descobriria se é um endereço IP válido ou não?

Para determinar a validade de um endereço IP, você pode dividir a cadeia de caracteres em "." e criar várias verificações para validar cada segmento. Aqui está uma função Python para você fazer isso:

def is_valid(ip):
    ip = ip.split(".")
   
    for i in ip:
        if len(i) > 3 or int(i) < 0 or int(i) > 255:
            return False
        if len(i) > 1 and int(i) == 0:
            return False
        if len(i) > 1 and int(i) != 0 and i[0] == '0':
            return False
           
    return True
A = "255.255.11.135"
B = "255.050.11.5345"
print(is_valid(A))  # True
print(is_valid(B))  # False

37. Quais são os vários modos do Hadoop?

O Hadoop funciona principalmente em três modos:

• Modo autônomo: Esse modo é usado para fins de depuração. Ele não usa o HDFS e depende do sistema de arquivos local para entrada e saída.
• Modo pseudo-distribuído: Este é um cluster de nó único no qual o NameNode e o DataNode residem na mesma máquina. Ele é usado principalmente para testes e desenvolvimento.
• Modo totalmente distribuído: Esse é um modo pronto para produção no qual os dados são distribuídos em vários nós, com nós separados para os daemons mestre (NameNode) e escravo (DataNode).

Perguntas da entrevista com o engenheiro de dados do Google

38. Como você lidaria com pontos de dados duplicados em uma consulta SQL?

Para lidar com duplicatas no SQL, você pode usar a palavra-chave DISTINCT ou excluir linhas duplicadas usando ROWID com a função MAX ou MIN. Aqui estão alguns exemplos:

Usando o site DISTINCT:

SELECT DISTINCT Name, ADDRESS 
FROM CUSTOMERS 
ORDER BY Name;

Exclusão de duplicatas usando ROWID:

DELETE FROM Employee
WHERE ROWID NOT IN (
  SELECT MAX(ROWID)
  FROM Employee
  GROUP BY Name, ADDRESS
);

39. Dada uma lista de números inteiros n-1, esses números inteiros estão no intervalo de 1 a n. Não há duplicatas na lista. Um dos números inteiros está faltando na lista. Você pode escrever um código eficiente para encontrar o número inteiro que falta?

Esse desafio comum de codificação pode ser resolvido usando uma abordagem matemática:

def search_missing_number(list_num):
    n = len(list_num)
    # Check if the first or last number is missing
    if list_num[0] != 1:
        return 1
    if list_num[-1] != n + 1:
        return n + 1
    # Calculate the sum of the first n+1 natural numbers
    total = (n + 1) * (n + 2) // 2
    # Calculate the sum of all elements in the list
    sum_of_L = sum(list_num)
    # Return the difference, which is the missing number
    return total - sum_of_L
# Validation
num_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13]
print("The missing number is", search_missing_number(num_list))  # The missing number is 12

Como se preparar para a entrevista com o engenheiro de dados

Antes de comparecer a uma entrevista, você deve rever todos os conceitos e termos padrão usados na engenharia de dados. Aqui estão algumas das áreas mais importantes nas quais você deve se concentrar:

• Mestre SQL: Você deve praticar a criação, a modificação e o gerenciamento de bancos de dados. Além disso, você deve dominar a análise, a modelagem e a transformação de dados.
• Resolva desafios de codificação: Resolva desafios de codificação em Python, Scala ou C++. A maioria das empresas avalia as habilidades de programação por meio de exames em casa e desafios de codificação ao vivo. 
• Projetar um pipeline de ETL: prática para criar dados, ETL ou pipelines de entrega. Você deve entender como testar, validar, dimensionar e manter pipelines de dados. 
• Engenharia analítica: prática de carregamento, transformação e análise de dados. Aprenda a criar um painel de controle para a qualidade dos dados e o desempenho do sistema. 
• Analise as possíveis perguntas: Prepare-se para a entrevista analisando exemplos de perguntas simuladas. Uma simples pesquisa no Google dará a você acesso a centenas de perguntas. 
• Conheça as ferramentas modernas de engenharia de dados: mesmo que não tenha experiência com ferramentas modernas de engenharia de dados, você deve saber como elas funcionam e como se integram a outras ferramentas. As empresas estão sempre buscando ferramentas melhores para melhorar o desempenho a um custo menor.
• Aprenda sobre processamento em lote e streaming: O Apache Spark é usado para processamento em lote, e o Apache Kafka é usado para streaming de dados. Essas ferramentas estão em alta demanda e ajudarão você a conseguir um emprego nas melhores empresas.
• Meio ambiente: Às vezes, o entrevistador perguntará sobre computação em nuvem (GCP, AWS, Azure), Docker, scripts, Terraform e Kubernetes. Você pode usar essas ferramentas para configurar recursos de armazenamento e computadores na nuvem ou no local. Entender essas tecnologias e integrá-las aos projetos do portfólio é uma boa prática. 

A preparação para uma entrevista de engenharia de dados pode ser um desafio, mas com os recursos e a prática certos, você pode se destacar e conseguir o emprego dos seus sonhos. Para aprimorar ainda mais suas habilidades e conhecimentos, confira estes valiosos recursos:

• Entendendo a engenharia de dados: Obter uma compreensão abrangente dos conceitos e princípios da engenharia de dados.
• Engenheiro de dados em Python: Domine a engenharia de dados com Python por meio desta trilha de carreira, que abrange ferramentas e estruturas essenciais.
• Projeto de banco de dados: Aprenda os fundamentos do design de bancos de dados para criar bancos de dados eficientes e dimensionáveis.

Aproveite esses cursos para solidificar sua base e ficar à frente em sua carreira de engenharia de dados. Boa sorte em suas entrevistas!