Собеседование на Data Engineer в Pikabu

Почему Pikabu — особенный работодатель для DE

Pikabu — платформа с пользовательским контентом (UGC), и вся её аналитика держится на событиях вовлечённости: просмотрах, лайках, комментариях, голосах, репостах. Для Data Engineer это значит постоянную работу с потоком поведенческих событий, из которого нужно собирать метрики, обучающие выборки для рекомендаций и данные для рекламы. Поток большой и неравномерный: вирусный пост может за час дать столько активности, сколько обычный набирает за неделю, и пайплайн должен это выдерживать.

Круг задач DE в Pikabu — пайплайны событий вовлечённости, инфраструктура для рекомендательных моделей, рекламная аналитика, поддержка A/B-платформы. Стек стандартный для таких объёмов: Spark для батч-обработки, ClickHouse для аналитики событий, Kafka для стриминга. Специфика — именно UGC-домен: важно понимать, как из сырых действий пользователей получаются корректные метрики без задвоений и утечек. Подробнее о вакансиях — на странице карьеры Pikabu.

Этапы собеседования

Точное число этапов зависит от команды и грейда, но в среднем процесс выглядит так.

1. Скрининг с рекрутером (30–45 минут)

Знакомство: опыт, мотивация, ожидания. Отдельно спросят про опыт с событийными данными и стримингом, уверенность в SQL и Python.

2. SQL и Python (60 минут)

Живое кодирование. SQL нужен на уровне middle: оконные функции, агрегации по сессиям, дедупликация событий. Python — pandas и pyspark, базовые трансформации данных.

3. Big Data и стриминг (60–90 минут)

Ядро собеса. Вопросы по Spark (выполнение, шаффл, партиционирование, перекос данных) и по Kafka (топики, партиции, гарантии доставки).

4. ClickHouse (45–60 минут)

Как хранить и агрегировать события вовлечённости: движки семейства MergeTree, партиционирование, материализованные представления. Обычно на примере метрик активности по постам и авторам.

5. Архитектура и system design (60 минут)

Разбор кейса вроде «спроектируй пайплайн для событий вовлечённости» или «A/B-инфраструктура». Оценивают путь данных от источника до витрины: сбор, стриминг, хранение, качество, мониторинг.

6. Поведенческое интервью + финал

STAR-истории про проекты и командную работу, обсуждение культурного соответствия, иногда финальная встреча с руководителем.

Что Pikabu ценит в DE

• Spark. Основной инструмент батч-обработки событий вовлечённости: нужно понимать выполнение, шаффл, партиционирование и оптимизацию джоб.
• ClickHouse. Хранилище для событийной аналитики — движки, партиционирование и материализованные представления нужно знать не поверхностно.
• Пайплайны событий. Умение выстроить поток от сырых действий (просмотры, лайки, комментарии) до метрик, с дедупликацией и обработкой опоздавших данных.
• Инфраструктура рекомендаций. Сбор фичей и обучающих выборок для recsys-модели ленты.
• A/B-инфраструктура. Бакетирование пользователей, сбор метрик, отчёты для продуктовых команд.

Типичные задачи и кейсы

• «Пайплайн для событий вовлечённости» — как собрать и агрегировать просмотры, лайки и комментарии без задвоений.
• «Инфраструктура рекомендаций» — какие фичи и выборки готовить для модели ленты.
• «ClickHouse для аналитики» — как спроектировать таблицы и материализованные представления под метрики активности.
• «A/B-инфраструктура» — бакетирование, сбор метрик эксперимента, отчёты.
• «Spark-джоба на терабайты событий» — как оптимизировать и справиться с перекосом от вирусных постов.

Как готовиться: план

1. Spark. RDD и DataFrame, шаффл, партиционирование, оптимизация джоб. Spark на собесе DE.
2. ClickHouse. Движки MergeTree, партиционирование, материализованные представления, TTL.
3. Стриминг. Kafka: топики, партиции, consumer groups, гарантии доставки.
4. SQL. Доведите до уверенного middle: оконные функции, сессионные агрегации, дедупликация.
5. Событийная модель. Разберитесь, как из действий пользователей получаются метрики вовлечённости без утечек.

Частые ошибки

• Слабый SQL. Аналитические запросы по событиям — ежедневная работа DE, и провал здесь закрывает собес.
• ClickHouse поверхностно. «Быстрая колоночная база» — не ответ: спросят про движки, партиционирование и материализованные представления.
• Стриминг поверхностно. Недостаточно знать, что Kafka «передаёт сообщения»: нужно понимать партиционирование, consumer groups и гарантии доставки, иначе система дизайн рассыплется на деталях.

Связанные темы

• Собеседование на DE в VK
• Собеседование на DE в Avito
• Spark на собесе DE
• Собеседование на DS в Pikabu
• Собеседование на PM в Pikabu

FAQ

Сколько этапов на собесе DE в Pikabu?

Обычно около 5–6: скрининг, техническая секция по SQL и Python, Big Data и стриминг, ClickHouse, системный дизайн и поведенческое интервью. Точное количество зависит от команды и грейда.

Нужен ли опыт с UGC-продуктами?

Желателен, но не обязателен. Релевантным считается любой опыт с событийными данными и большими объёмами — например, e-com или соцсеть с активной аудиторией.

Какие инструменты главные?

Spark, ClickHouse и Kafka — ядро стека. Их и стоит готовить в первую очередь.

Какой уровень SQL ожидают?

Уверенный middle: оконные функции, агрегации по сессиям, дедупликация событий и понимание, как считать метрики вовлечённости по сырым данным.

Это официальная информация?

Нет. Этапы основаны на публичных источниках и опыте кандидатов и могут отличаться по командам и грейдам. Точный процесс уточняйте у рекрутера.