Есть ли вопросы по резюме

Что проверяют

Обычно это блок, где интервьюер идёт по вашему резюме и проверяет, стоит ли за каждой строкой реальная работа. Иногда фраза звучит как «хотите что-то добавить к резюме», и тогда ждут короткого дополнения под вакансию. В обоих случаях следом идут уточнения: какой объём данных, что лично вы сделали, что дошло до продакшна.

Как отвечать

Подготовьте по каждому проекту из резюме рассказ на одну-две минуты:

• задача: какую бизнес-проблему решали, а не «строили пайплайн»;
• данные и стек: объёмы, источники, инструменты. Для дата-инженера это Spark, Airflow, dbt, Kafka, ClickHouse или Greenplum, для ML-инженера библиотеки, схема обучения и способ сервинга модели;
• ваша роль: что сделали вы, а что команда. Говорите «я», где это правда;
• результат с метрикой: для ML офлайн-метрика и бизнес-эффект по отдельности, для DE время прогона, задержка данных, стоимость. Всегда с базой сравнения и способом замера;
• что пошло не так: одна проблема и как вы её решили. Обычно это самый живой кусок рассказа.

Числа должны быть вашими, а не из шаблона. Если точной цифры нет, назовите порядок и объясните, как его оценили. Под NDA рассказывайте в общих чертах: «таблица событий на сотни миллионов строк в сутки» ничего секретного не раскрывает.

Если спросили, что добавить, назовите одну-две вещи, которых нет в резюме, но которые важны для этой вакансии, например опыт с инструментом из описания. Свои вопросы о команде и задачах лучше оставить на конец встречи.

Где спотыкаются

Держат в резюме слова, за которыми ничего нет. Kafka, знакомая по статье, всплывает на первом же вопросе про партиции и consumer groups.

Называют метрики без контекста: «точность выросла на 15%». Интервьюер спросит, какая метрика, от какого значения, на какой валидации и не было ли утечки, и неподготовленный ответ рассыпается.

Прячутся за «мы». Рассказ про командный успех без вашей доли не даёт интервьюеру ничего, по чему можно оценить именно вас.