РЕАЛЬНИЙ ПРОЦЕС ІНТЕРВ’Ю ОДНОГО З МОЇХ ПОПЕРЕДНІХ ІНТЕРВ’Ю: МОЯ ПОТОЧНА РОБОТА Подав заявку у п’ятницю, отримав запрошення на інтерв’ю у вівторок і отримав пропозицію на посаду у четвер. Усі відповіді — точно так, як я сказав на інтерв’ю. Це три найбільш важливих питання, які мені задали: 3. Де ви шукали б ці дані, який ваш мисленнєвий процес їх пошуку? Я починаю з карти всіх джерел даних, пов’язаних із процесом, який оцінюється — як структурованих, так і неструктурованих. З досвіду зазвичай це включає системні журнали, дані про робочі процеси, звіти про продуктивність та дані про взаємодію користувачів з інструментами та платформами. Я також перевіряю додаткові джерела, такі як відгуки співробітників, інтерв’ю з зацікавленими сторонами та нотатки з засідань, щоб зафіксувати якісний аспект. Після того як джерела визначені, я оцінюю якість та консистентність даних, щоб переконатися, що ми можемо відстежувати ті самі метрики до та після впровадження ШІ. Потім я створюю конвеєр даних або використовую наявні BI-інструменти для інтеграції та візуалізації даних, щоб моніторити тенденції, вимірювати вплив і чітко доносити інсайти до технічних та нетехнічних аудиторій. 4. Розкажіть про конвеєр даних: який ваш улюблений підхід та які конкретні фреймворки чи моделі ви використовуєте? Мій улюблений підхід починається з чіткого розуміння потоку даних від джерела до інсайту. Я починаю з визначення місця зберігання сирої інформації — чи це SQL-база даних, API чи хмарне сховище — потім застосовую процес ETL або ELT для вилучення, очищення та перетворення даних у придатний формат. Для перетворення я зазвичай використовую Python з стандартами та dbt для контролю версій та моделювання даних, щоб процес був послідовним та відстежуваним. Потім структуровані дані завантажуються до сховища, такого як Snowflake або BigQuery, залежно від стеку, і підключаються до інструментів візуалізації, наприклад Power BI або Fabric. Упродовж усього процесу я закладаю перевірки на цілеспрямованість та ведення метаданих, щоб забезпечити цілсність та прозорість даних. Кінцева мета — це конвеєр, який є високоступенево автоматизованим, масштабованим і гнучким достатньо, щоб адаптуватися при додаванні нових джерел даних або метрик. 5. Ви багато використовували Fabric і Power BI? Так, широко. Я використовую Fabric для керування конвеєрами даних та інтеграції кількох джерел у єдину модель, що робить звітність набагато більш плавною. З Power BI я створював дашборди для відстеження KPI, метрик адаптації та трендів продуктивності за допомогою DAX для складних обчислень. Те, що мене найбільше влаштовує в цих двох інструментах разом — це те, як вони доповнюють один одного всередині однієї екосистеми Microsoft: Fabric виконує важку роботу з обробки даних, а Power BI робить простим доносити інсайти зацікавленим сторонам.