Обзор собеседования с

Обзор собеседования с ВТБ Формат работы : офис Зп: от 250к Период собеседования : август 2026 Итог собеседования: прошел в след этап, оффер не принял Данные и опыт Можете подробнее рассказать о себе, релевантном опыте, последнем месте работы, задачах, результатах и зоне ответственности? При помощи чего автоматизировали загрузки? Какой минимальный интервал возможен между запусками задач в Airflow? Утоняющие вопросы по рассказу об опыте Вы агрегировали проверки или сами разрабатывали их? Как определяли, что запись является ошибочной? Какой скрипт или проверку использовали? В чём заключалась оптимизация скриптов? Что использовали и почему? По проводкам: требования и типы проводок вам задавали или вы самостоятельно разбирались в источниках? Что такое перекос данных? Что такое spill (спилл) данных? Много вопросов по коду на экране (такого формата): 1) Найти всех клиентов, у которых нет кредитов (несколькими способами) -- clients | client_id | client_name | |-----------|-------------| | 1 | Анна | | 2 | Борис | | 3 | Вера | -- credits | credit_id | client_id | status | |-----------|-----------|--------| | 101 | 1 | OPEN | | 102 | 1 | CLOSED | | 103 | 3 | OPEN | 2) Какой запрос написать для преобразования? -- source_data | id | key | value | |----|------|-------------| | 1 | fio | Иван Иванов | | 1 | city | Москва | | 2 | fio | Анна Петрова| | 2 | city | Казань | -- нужно получить | id | fio | city | |----|--------------|--------| | 1 | Иван Иванов | Москва | | 2 | Анна Петрова | Казань | 3) Что выведет код? a = "2" b = "6" a,b = b,a print(a, '-' , b) values = (9, 11, 96, 130) result = tuple(filter(lambda x: x % 2 == 0, values)) print(result) value = "1234" result = sum(map(int, value)) print(result) values = [1, 2, 5, 2, 5, 5, 3] result = max(set(values), key=values.count) print(result) items = [[1, 2], [3]] items[1].append(4) print(items) it пингвин | data engineer 🐧 #собеседование #менти