Me uniré a Facebook en algún momento del próximo año (2018) como ingeniero de datos. Fui pasante en su equipo de Aprendizaje automático aplicado a principios de este verano.
Descargo de responsabilidad : Esto puede no ser aplicable a otras empresas. O incluso a otros equipos en Facebook para el caso.
Dividiré las habilidades necesarias en dos partes. Lo habitual: habilidades técnicas , y el nombre creativo: otras habilidades.
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Habilidades técnicas:
- SQL : imprescindible.
Todas las consultas de canalización y análisis de datos exploratorios se realizan en SQL (Hive o Presto). Mucha gente piensa que es solo SELECCIONAR * DE cosas. ¿Cuan dificil puede ser? Bueno, solo dígales “SELECCIONE el dedo de la mano DONDE id = 3” [1] 😛 Además, a escala de Facebook, la eficiencia se convierte en clave. Eso también se evalúa durante las entrevistas. - Python : imprescindible .
La mayoría de las tuberías están escritas en Python. No solo como marco, sino también para la manipulación de datos (cuando SQL no es suficiente) y las pruebas estadísticas también. Pero, las entrevistas solo evaluaron las habilidades de codificación, como lo que cabría esperar en una típica entrevista de ingeniería de software. - Unix : Bueno para tener .
Todos los ingenieros obtienen un servidor de desarrollo. Por lo tanto, conocer las herramientas y funcionalidades básicas será de gran ayuda en lo que respecta a la productividad. Sin embargo, esto no es realmente una expectativa durante las entrevistas.
Técnicamente, eso es todo. Hay muchas otras cosas buenas (como el funcionamiento interno de HDFS, Yarn, MapReduce, etc.), pero ¡oye! ¿Hay algo que no sea bueno tener? … No, no respondas eso.
Otras habilidades:
- “Métete en la mente del usuario final”.
Aquí, “usuario final” puede significar el usuario final del producto (Facebook, Quora, etc.) o el usuario final de su entrega (gerentes de producto, científicos de investigación, etc.).
La intuición del producto y la empatía son quizás las habilidades más importantes (pero subestimadas) que un ingeniero debería tener. Aprovecha el producto antes de la entrevista. - El mantra ideal del ingeniero de datos: “Piensa como un ingeniero de software, habla como un científico de datos, pica como una abeja”.
Espera, la tercera parte es de otro dicho, por favor ignora. No picar. No eres un gerente de producto. - “La depuración es una habilidad. Comprender los registros de Hive es un arte “.
Los errores de la colmena son como ese bebé realmente molesto que ininteligiblemente llora por todo. (Espera, me dicen que son todos ellos). Al principio es difícil decodificar, pero eventualmente comenzarás a comprender qué significa exactamente cada berrinche sin sentido.
Entonces, como en la crianza de los hijos, la experiencia previa con tales sistemas realmente ayuda mucho .
Notas al pie
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