Самый разработческий собес на продуктового аналитика

Недавно у меня был нестандартный экспириенс на собеседовании в Авито Итак, финал в команду аналитики техплатформы. То есть инструментов для хранения и обработки больших данных, которыми пользуются разработчики Авито. Сижу, думаю: «ничего не понятно, но очень интересно»… Мне говорят, что такие команды вообще далеко не везде есть, особенно в российских компаниях — да, очень похоже на то.

И тут мне говорят: «Ань, че по разрабскому опыту?» Ну, почти так)
У меня образование прогерское, это в резюме отражено, но в аналитику я свернула рано и бесповоротно. И вот, что у меня спросили на собеседовании на аналитика в компании, где даже лайвкодинга на собесах нет. Мои ответы будут под спойлером, всегда можно лучше, но мне за них вообще не стыдно

Что происходит, когда ты нажимаешь на кнопку на сайте? Событие на фронтэнде, передаётся сигнал на сервер через HTTP-запрос, возможно с колбэком, на бэке уже какой-то подсчёт или обращение к БД. Хотя вычисления даже не обязательно на бэке.
А если большие данные хранятся в распределённой системе, как это всё работает? Я немного растерялась; дальше, в качестве подсказки: что такое load balancer? Что-то +- ответила.
Знаешь ли Linux, команды? Шучу, что умею выходить из vim-а. Вообще-то у меня макбук, но терминала я и правда не боюсь.
Как стриминговые данные о событиях попадают в БД? Отправляются, например, через топик в Kafka, потом записываются в БД, например, Clickhouse. А почему не сразу записываются? Сначала растерялась, потом вспомнила про OLAP/OLTP — в тот же CH выгоднее записать сразу много.
Знаешь что-то про k8s, docker и т.п.? Слышала, сама разок что-то делала с докером, чтобы развернуть тг-бота.
Что такое stack overflow? Снова шуткую: то, чем пользовались до ChatGPT. (Ba-dum-tss!) А так это переполнение стэка, которое проще всего встретить при слишком глубокой рекурсии.

В процессе обсуждения задач выяснилось, что выражение «канареечный деплой» мне тоже знакомо

Вообще это всё было неожиданно, но в конечном итоге логично. Обычно предметная область для продуктового аналитика уровня около мидл+ не критична, а дальше тем более — опыт позволяет вникнуть и во что-то новое. Но тут без базовых познаний о разработке действительно может быть тяжело понять, о чём речь, и какой экспириенс мы пытаемся улучшить.

Вышла с хорошим настроением и впечатлением от команды.
Во-первых, немного потешила самолюбие тем, что не зря училась на программного инженера — ещё кое-что помню.
Во-вторых, руководитель команды отметил, что им очень важно правильно использовать ресурс аналитиков, отобранных в том числе по знаниям математики, и не перекладывать на них скучные разрабские задачи — звучит как green flag

Как вам вопросы? Взяли бы меня с такими ответами?

#карьерный_путь #найм_и_собесы
@analytess