PROCESSO DE ENTREVISTA DA VIDA REAL DE UMA DAS MINHAS ENTREVISTAS PASSADAS: MEU EMPREGO ATUAL Candidatei-me na sexta-feira, recebi o convite para entrevista na terça-feira e fui oferecido o cargo na quinta-feira. Todas as respostas são exatamente como eu disse na entrevista. Estas são as 3 principais perguntas que me fizeram: 3. Onde você procuraria esses dados, qual é seu processo de pensamento para encontrá-los? Começo mapeando todas as fontes de dados conectadas ao processo sendo avaliado, tanto estruturadas quanto não estruturadas. Pela experiência, isso normalmente inclui logs do sistema, dados de fluxo de trabalho, relatórios de desempenho e dados de interação do usuário de ferramentas e plataformas. Também analiso fontes complementares, como feedback de funcionários, entrevistas com partes interessadas e anotações de reuniões, para capturar o aspecto qualitativo. Uma vez identificadas as fontes, avalio a qualidade e consistência dos dados para garantir que possamos rastrear as mesmas métricas antes e depois da implementação da IA. A partir daí, construo um pipeline de dados ou uso ferramentas de BI existentes para integrar e visualizar os dados, permitindo monitorar tendências, medir o impacto e comunicar insights claramente para públicos técnicos e não técnicos. 4. Explique-me sobre o lado do pipeline de dados: qual é sua abordagem preferida e quais frameworks ou modelos específicos você usaria? Minha abordagem preferida começa com uma compreensão clara do fluxo de dados da origem até a insignt. Começo identificando onde os dados brutos estão localizados, seja em um banco de dados SQL, API ou armazenamento em nuvem, e aplico um processo ETL ou ELT para extrair, limpar e transformar os dados em um formato utilizável. Para transformação, normalmente uso Python com padrões e dbt para controle de versão e modelagem de dados, garantindo que o processo seja consistente e rastreável. Uma vez estruturados, os dados são carregados em um data warehouse como Snowflake ou BigQuery, dependendo da pilha, e conectados a ferramentas de visualização como Power BI ou Fabric. Ao longo do processo, incorporo verificações de validação e rastreamento de metadados para garantir a integridade e transparência dos dados. O objetivo final é sempre um pipeline altamente automatizado, escalável e flexível o suficiente para se adaptar à medida que novas fontes de dados ou métricas forem introduzidas. 5. Você já usou muito Fabric e Power BI? Sim, extensivamente. Uso o Fabric para gerenciar pipelines de dados e integrar múltiplas fontes em um modelo unificado, o que torna os relatórios muito mais fluidos. Com o Power BI, criei dashboards rastreando KPIs, métricas de adoção e tendências de desempenho usando DAX para cálculos avançados. O que realmente gosto nas duas ferramentas juntas é como elas se complementam dentro do mesmo ecossistema da Microsoft: o Fabric lida com o processamento pesado dos dados, enquanto o Power BI facilita a comunicação eficaz dos insights para as partes interessadas.