Teste de Apache Spark para contratação de engenheiros de dados
Veja como os candidatos raciocinam sobre código Spark, execução de jobs, transformações, desempenho e streaming.
- 10 minutos
- 15 perguntas
- Intermediário
- Múltipla escolha
- Perguntas em inglês (inglês)
- Celular e computador
A resposta curta
O teste de Apache Spark para engenheiros de dados é uma avaliação de contratação de nível intermediário, com duração de 10 minutos, destinada a engenheiros de dados, engenheiros de big data, engenheiros de analytics e engenheiros de plataforma. Suas 15 questões de múltipla escolha usam trechos curtos de código PySpark ou Scala para avaliar execução de jobs, transformações de DataFrame, Spark Core, otimização e streaming.
O que mede
Conhecimento prático de Apache Spark: como os jobs são executados, transformações de DataFrame, Spark Core e otimização, além de streaming.
Fundamentos e execução do Spark
Avalia como os jobs do Spark são executados e o que exemplos curtos de código fazem ou retornam.
Transformação de dados
Avalia como os candidatos raciocinam sobre transformações de DataFrame no Spark.
Spark Core e desempenho
Avalia o conhecimento de Spark Core e como tornar o processamento mais rápido ou confiável.
Streaming e processamento de grafos
Avalia o raciocínio sobre streaming e processamento de grafos, além do processamento em lote.
Formatos de pergunta
Múltipla escolha
A pessoa candidata: Lê uma situação, tabela ou afirmação curta e escolhe a resposta correta ou todas as respostas corretas.
Você verá: Se o candidato conhece o conteúdo o suficiente para aplicá-lo, e não apenas reconhecê-lo.
15 questões em 10 minutos, apresentadas uma de cada vez.
Funções para as quais este teste é indicado
Engenheiros de dados, engenheiros de big data, engenheiros de analytics e engenheiros de plataforma de nível intermediário que criam ou mantêm pipelines do Spark.
O que este teste pode revelar
Interpretar código, não repetir termos
A maioria das perguntas apresenta algumas linhas de código PySpark ou Scala e pergunta o que o job faz, o que retorna ou como o Spark o executa. Assim, os candidatos precisam acompanhar código real.
Sem perder pontos por valores padrão de versões
Toda configuração necessária para responder aparece na pergunta. Assim, o resultado reflete o raciocínio sobre Spark, e não a memória dos valores padrão de uma versão específica.
Processamento em lote e streaming em um só resultado
Streaming e processamento de grafos são avaliados junto com a execução em lote e a otimização, o que é útil quando a função envolve manter os dois tipos de pipeline do Spark.
O que você recebe para cada candidato
- Permaneceu na aba do teste durante todo o teste
- Sem respostas copiadas e coladas
- Respondeu em ritmo constante
Pontuações, perfis e sinais de integridade são evidências para você analisar junto com uma entrevista, nunca uma decisão automática.
Controles do teste e sinais para análise
Cada candidato recebe um conjunto diferente de perguntas, com as perguntas e as opções de resposta em ordem aleatória. O navegador exibe uma pergunta por vez, e os gabaritos ficam nos servidores da HireValid. O cronômetro é controlado pelo servidor; se a página for recarregada, a mesma pergunta será exibida com o tempo restante. Não é possível copiar nem selecionar o texto, e as tentativas de cópia bloqueadas são registradas. Os links de convite pessoais expiram, e não é possível refazer um teste concluído. A HireValid reúne sinais como o tempo fora da aba do teste, colagens e respostas incomumente rápidas em um Integrity Score, com uma linha do tempo de evidências para análise do empregador. O sistema não toma decisões por conta própria. Com o consentimento do candidato, os empregadores podem incluir fotos da webcam em momentos aleatórios.
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Use o resultado como evidência
Analise a pontuação junto com uma amostra de trabalho baseada em pipelines do Spark e uma entrevista estruturada. Use-a como evidência para discussão, não como uma decisão por si só. Se a função também exigir habilidades relacionadas, considere o teste de PySpark, o teste de Extração, Transformação e Carga (ETL) ou o teste de Snowflake.
Perguntas para entrevistas estruturadas
Explique como você investigaria um job do Spark que retorna menos linhas do que o esperado.
Observe se o candidato apresenta uma abordagem clara para rastrear o job e analisar suas transformações e resultados.
Como você decidiria que parte de um pipeline do Spark analisar quando uma execução está lenta?
Observe se o candidato apresenta uma forma fundamentada de investigar o desempenho e explicar o próximo passo.
Como você verificaria um pipeline de streaming depois de alterar uma transformação?
Observe como o candidato analisaria a alteração e avaliaria o processamento resultante.
Entenda as pontuações e os parâmetros de comparação
Equidade e adaptações
As perguntas usam dados neutros, como leituras de sensores, visualizações de páginas, pedidos e remessas, sem símbolos monetários, expressões idiomáticas ou conhecimento local, e incluem nomes de diversas origens. O código é curto e escrito em PySpark ou Scala de uso comum. Todas as configurações necessárias para responder são informadas na pergunta, para que os candidatos não percam pontos por desconhecer os valores padrão de uma versão específica. A linguagem é simples para que o teste avalie o conhecimento de Spark, e não o inglês.
Você pode oferecer tempo extra a qualquer candidato como uma adaptação. Os resultados são evidências para uma pessoa analisar, nunca uma decisão automática.
Provisório: a confiabilidade será informada quando 200 candidatos tiverem concluído o teste.
Detalhes do teste
Uma avaliação cronometrada de como um engenheiro de dados usa Apache Spark para processar grandes volumes de dados. As perguntas são curtas e, em sua maioria, incluem algumas linhas de código PySpark ou Scala. Elas perguntam o que um job faz, o que retorna, como o Spark o executa e como torná-lo mais rápido ou confiável, em processamento em lote e streaming.
- As perguntas estão em inglês.
- Não é necessário usar recursos de apoio.
- Cada pergunta é respondida uma única vez, em ordem, sem poder voltar.
- 4 questões para praticar, 3 minutos, antes do teste cronometrado.
Apache Spark, Python, Scala, Apache Parquet são marcas registradas de seus respectivos proprietários. A HireValid não é afiliada a eles nem conta com o endosso deles.
Perguntas frequentes
Quem deve fazer o teste de Apache Spark para engenheiros de dados?+
O teste foi desenvolvido para engenheiros de dados, engenheiros de big data, engenheiros de analytics e engenheiros de plataforma de nível intermediário que criam ou mantêm pipelines do Spark. Use-o quando a função exigir conhecimento prático de execução do Spark, transformações, desempenho ou streaming.
Como o teste de Apache Spark para engenheiros de dados mantém as perguntas claras?+
As perguntas usam exemplos neutros, como leituras de sensores, visualizações de páginas, pedidos e remessas. O código é curto, escrito em PySpark ou Scala de uso comum, e informa as configurações necessárias para responder. Assim, não se espera que os candidatos conheçam os valores padrão de versões específicas.
Os candidatos podem experimentar o conjunto de prática de Apache Spark para engenheiros de dados?+
Sim. O conjunto de prática tem 4 questões e leva 3 minutos, para que os candidatos vejam como trechos curtos de PySpark ou Scala aparecem na tela antes do início do teste cronometrado. Não é necessário usar nenhum material de apoio durante o teste.
Qual é o formato e a duração do teste de Apache Spark para engenheiros de dados?+
O teste tem 15 questões de múltipla escolha e limite de 10 minutos. Os candidatos não podem voltar a uma pergunta anterior. O teste não é exclusivo para computadores, e as perguntas são em inglês.
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