Оценка Soft Skills для Инженера по качеству данных

1. Опишите ситуацию, когда вам пришлось работать в команде, в которой были разногласия. Как вы подходили к разрешению конфликта?

2. Расскажите о случае, когда вам пришлось принимать решение в условиях неопределенности. Как вы решили, что делать в такой ситуации?

3. Как вы организуете свою работу, когда одновременно приходится выполнять несколько задач с разными сроками?

4. Как вы справляетесь с ситуациями, когда возникает необходимость быстро научиться чему-то новому?

5. Опишите пример, когда вам нужно было работать с командой или людьми, у которых был другой подход к решению задачи. Как вы с этим справились?

6. Расскажите о случае, когда вам нужно было общаться с людьми, которые не понимают технические термины. Как вы объясняли сложные вещи?

7. Как вы приоритизируете свою работу, когда вам предстоит решить несколько важных задач одновременно?

8. Расскажите о примере, когда вам пришлось работать с недовольным клиентом или коллегой. Как вы разрешили ситуацию?

9. Какие шаги вы предпринимаете, чтобы убедиться, что информация, которую вы передаете, понятна всем участникам проекта?

10. Как вы действуете, если ваша команда или коллеги не понимают важности качества данных?

Опыт работы с Agile и Scrum для инженера по качеству данных

1. В резюме:

   • Укажите свой опыт работы в Agile-командах. Например: "Участие в Agile-процессах в роли инженера по качеству данных в рамках Scrum-команд для обеспечения высокого качества данных в цикле разработки."

   • Упомяните конкретные методологии. Например: "Опыт работы с Scrum и Kanban для улучшения качества данных и их тестирования в процессе разработки."

   • Укажите ваши задачи в контексте Agile. Например: "Регулярное участие в ежедневных стендапах, спринт-ревью и ретроспективах для оптимизации процессов тестирования и анализа качества данных."

   • Подчеркните ваше взаимодействие с командой. Например: "Активное сотрудничество с командами разработки, продукт-менеджерами и аналитиками для обеспечения соответствия качества данных бизнес-требованиям."

   • Акцент на итеративную работу. Например: "Работа в краткосрочных итерациях для ускорения исправления ошибок и улучшения качества данных, используя принципы непрерывной интеграции."

2. На интервью:

   • Начните с краткого объяснения вашего опыта работы в Agile. Например: "Я работал в Agile-среде более 2 лет, в составе Scrum-команды, где занимался контролем качества данных на всех этапах разработки."

   • Опишите вашу роль в команде. Например: "Как инженер по качеству данных, я взаимодействовал с командой разработчиков, аналитиков и менеджеров продукта, обеспечивая соответствие данных техническим и бизнес-требованиям."

   • Поделитесь конкретными примерами. Например: "В одном из проектов мы улучшили процесс обработки данных, используя спринты для тестирования новых решений по автоматизации качества данных. Мы устраивали ежедневные стендапы, на которых я обсуждал текущие проблемы с качеством данных и вырабатывал решения."

   • Покажите ваше понимание процессов Scrum. Например: "Я активно участвовал в планировании спринтов, подготовке задач для команды и оценке выполнения тестов на данных. В конце каждого спринта проводил ретроспективы для поиска путей улучшения качества."

   • Подчеркните вашу адаптивность. Например: "В условиях изменяющихся требований и сжатых сроков, я оперативно подстраивал процессы тестирования, обеспечивая нужный уровень качества на каждом этапе."

Запрос информации о вакансии и процессе отбора на позицию Инженер по качеству данных

Здравствуйте!

Меня заинтересовала вакансия Инженера по качеству данных, размещённая в вашей компании. Буду признателен(а), если вы сможете предоставить дополнительную информацию о ключевых обязанностях и требованиях к кандидатам на эту позицию.

Также прошу уточнить, каким образом организован процесс отбора: какие этапы включены, сколько обычно занимает время рассмотрения и есть ли тестовые задания или собеседования.

Заранее благодарю за ответ и уделённое время.

С уважением,
[Ваше имя]

Индивидуальный план развития Инженера по качеству данных с ментором

1. Определение целей развития

• Повышение навыков анализа данных и автоматизации проверки качества

• Освоение инструментов для мониторинга и визуализации метрик качества данных

• Развитие навыков коммуникации и взаимодействия с командами данных и разработки

• Углубленное понимание бизнес-процессов и требований к данным

2. Формулировка SMART-целей

• Изучить и применить на практике SQL и Python для создания скриптов проверки качества данных за 3 месяца

• Освоить инструменты Data Quality Monitoring (например, Great Expectations, dbt) и внедрить автоматический мониторинг на одном из проектов за 4 месяца

• Провести 5 презентаций результатов анализа качества данных для заинтересованных команд в течение полугода

• Совместно с бизнес-аналитиками разработать стандарты качества данных и метрики для ключевых процессов за 6 месяцев

3. План совместной работы с ментором

• Еженедельные встречи для обсуждения прогресса и проблем (30-60 минут)

• Разбор кейсов и практических задач, связанных с проверкой и очисткой данных

• Совместное планирование экспериментов и внедрение новых методик

• Обратная связь по презентациям и коммуникации с другими командами

4. Трекеры прогресса

• Таблица с контрольными точками по освоению навыков (SQL, Python, инструменты мониторинга) с датами и статусом выполнения

• Журнал встреч с ментором с фиксированием основных тем и решений

• Отчёты по выполненным проектам и задачам, включая метрики улучшения качества данных

• Отзывы от команд, получающих данные, по улучшению качества и скорости реакции на проблемы

5. Итоговое оценивание

• Совместный анализ достижений по каждому из пунктов плана

• Определение новых целей или корректировка текущих на следующий этап развития

• Формализация документа с результатами и рекомендациями для дальнейшего карьерного роста