Собеседование на Data Engineer в HeadHunter

Почему HH — особенный работодатель для DE

HeadHunter — крупнейший рекрутинговый сервис РФ и СНГ. Десятки миллионов резюме, миллионы вакансий, миллиарды событий поиска и просмотров в день. Стек: PostgreSQL + ClickHouse + Airflow + Kafka + Hadoop. ML-команда — поиск вакансий, ranking, рекомендации, антифрод против фейковых вакансий.

DE в HH работает с product analytics, ML feature pipelines, отчётностью для бизнеса. Domain — HR-tech / classifieds. Команда относительно зрелая, культура open-source и engineering-driven. Актуальные вакансии — на hh.ru/employer/1455.

Этапы собеседования

1. HR-скрининг (30-45 минут)

Знакомство:

• Стек: PostgreSQL / ClickHouse / Airflow / Kafka
• Объёмы данных, типы pipelines
• Motivation: classifieds / HR-tech

Питч 90 секунд: продукт, объёмы, инструменты, impact.

2. SQL deep (60-90 минут)

В HH DE пишет много SQL для analytics и ETL.

Темы:

• Window functions, CTE, оптимизация
• ClickHouse-specific: MergeTree, materialized views
• ETL-паттерны
• Дедупликация, late-arriving data

Подготовка: SQL для DE, SQL-тренажёр.

3. Python + ETL (60-90 минут)

Live coding.

• Pandas / SQL pipelines
• dbt и трансформации
• Airflow DAGs

Подготовка: Airflow паттерны, dbt и моделирование.

4. System design (60-90 минут)

Кейсы:

• Pipeline для рекомендаций вакансий
• ETL для отчётности
• Real-time антифрод
• Search index pipeline

Подготовка: data modeling, Kafka streaming, CDC.

5. Поведенческое + командное (45-60 минут)

STAR: trade-offs, cross-team, missed deadlines.

Особенности по командам

Search & Ranking: ranking вакансий и резюме, features.

Recommendations: рекомендации вакансий, push-уведомления.

Антифрод: real-time детектирование фейков.

Аналитика продукта: A/B-тесты, funnel, retention.

B2B / Employer: аналитика для HR-менеджеров, отчёты.

Что HH ценит в DE

• SQL уверенно. ClickHouse + PostgreSQL — must.
• ETL / dbt. Базовый стек.
• Domain understanding. HR-tech, classifieds — специфика.
• Engineering culture. Code review, тесты, documentation.
• Communication. Cross-team: ML, продукт, аналитика.

Как готовиться: план

За 4-6 недель:

1. Неделя 1-2 — SQL + ClickHouse. SQL для DE, ClickHouse.
2. Неделя 3 — Python + Airflow + dbt. Airflow, dbt.
3. Неделя 4 — System design. Marketplace pipelines. Kafka, CDC.
4. Неделя 5 — Monitoring. мониторинг.
5. Неделя 6 — Mocks + behavioral.

Частые ошибки

• Слабый ClickHouse. В HH часто используется.
• Без Airflow / dbt опыта. Стандарт для ETL.
• Игнор classifieds / HR-tech домена. Не покажешь экспертизу.
• Слабый engineering. Без тестов и code review — слабая позиция.
• Без production deployment. Только эксперименты — спросят.

Связанные темы

• Собеседование на Data Engineer
• SQL для DE
• ClickHouse и OLAP
• Airflow паттерны
• dbt и моделирование
• Мониторинг и data quality

FAQ

Удалёнка в HH для DE?

Гибрид часто. Полная — для senior возможно.

Зарплатные вилки 2026?

Middle DE: 230-350k. Senior: 350-500k.

Английский нужен?

Базовый — желательно.

Сколько этапов?

3-4 этапа, 1-2 недели.

Это официальная информация?

Этапы основаны на публичных источниках и опыте кандидатов. Уточняйте у рекрутера.