Preguntas Entrevista Ing. Datos Anuncios: Simulacros

Diseñando Soluciones Escalables de Datos de Anuncios

La carrera de un Ingeniero de Datos de Anuncios comienza dominando los fundamentos de la ingesta de datos y los procesos ETL para plataformas publicitarias. A medida que progresan, el enfoque se desplaza hacia la arquitectura y optimización de tuberías de datos a gran escala que manejan miles de millones de eventos diarios como impresiones, clics y conversiones. Un desafío significativo es garantizar la calidad de los datos y la baja latencia en un entorno altamente dinámico donde las estrategias de campaña cambian rápidamente. El salto a un rol senior o principal implica no solo profundidad técnica, sino también una sólida comprensión del ecosistema ad-tech, incluyendo modelos de atribución y pujas en tiempo real. Superar los desafíos relacionados con las regulaciones de privacidad de datos (como GDPR y CCPA) y dominar las tecnologías de procesamiento de datos en tiempo real son avances críticos. En última instancia, un Ingeniero de Datos de Anuncios exitoso evoluciona hacia un socio estratégico que permite a los científicos de datos, analistas y líderes empresariales tomar decisiones informadas que impactan directamente en los ingresos y la efectividad de la publicidad. Un hito clave es la capacidad de diseñar e implementar modelos de datos robustos y escalables que sirvan como la única fuente de verdad para toda la analítica publicitaria.

Interpretación de Habilidades para el Trabajo de Ingeniería de Datos de Anuncios

Interpretación de Responsabilidades Clave

Un Ingeniero de Datos de Anuncios es el arquitecto y custodio de la infraestructura de datos que impulsa los esfuerzos publicitarios de una empresa. Su rol principal es diseñar, construir y mantener tuberías de datos escalables y confiables que procesan volúmenes masivos de datos de diversas plataformas publicitarias (como Google Ads, Meta, etc.) y sistemas internos. Son responsables de transformar datos brutos —como impresiones, clics y conversiones— en formatos limpios y estructurados, listos para el análisis. Esto capacita a los científicos de datos para construir modelos de rendimiento y a los analistas para generar conocimientos críticos para el negocio. Una responsabilidad central es crear y gestionar procesos ETL/ELT que aseguren que los datos sean precisos, disponibles y seguros. En esencia, proporcionan la capa de datos fundamental sobre la cual se construye toda la estrategia y optimización publicitaria, haciendo que su rol sea indispensable para impulsar el crecimiento del negocio y maximizar el retorno de la inversión publicitaria. Además, se encargan de construir modelos de datos robustos y garantizar la calidad de los datos para respaldar el aprendizaje automático y la inteligencia de negocios.

Habilidades Imprescindibles

• Dominio de SQL: La capacidad de escribir consultas complejas y eficientes para extraer, manipular y analizar grandes conjuntos de datos de bases de datos relacionales es fundamental para cualquier rol de ingeniería de datos. Esta habilidad se utiliza a diario para la validación de datos, la lógica de transformación y el análisis ad-hoc. Debes sentirte cómodo con conceptos avanzados como funciones de ventana, CTEs y optimización de consultas.
• Programación en Python/Scala/Java: Fuertes habilidades de programación son esenciales para construir tuberías de datos, automatizar procesos e implementar transformaciones de datos personalizadas. Python, en particular, es ampliamente utilizado en el mundo de la ingeniería de datos debido a sus extensas bibliotecas como Pandas y su integración con frameworks de big data. Se requiere un sólido conocimiento de la programación orientada a objetos y las mejores prácticas de desarrollo de software.
• Tecnologías de Big Data (Spark, Hadoop): La experiencia con frameworks de computación distribuida como Apache Spark es crucial para procesar conjuntos de datos que son demasiado grandes para una sola máquina. Necesitas entender la arquitectura de Spark, cómo escribir trabajos optimizados para la transformación y agregación de datos, y cómo gestionar flujos de trabajo de procesamiento de datos a gran escala.
• Plataformas en la Nube (AWS, GCP, Azure): La ingeniería de datos moderna depende en gran medida de los servicios en la nube. Es necesaria la competencia con al menos un proveedor principal de la nube, incluyendo el conocimiento de sus servicios de datos principales como AWS S3, GCP Cloud Storage, Redshift, BigQuery o Azure Synapse Analytics para almacenamiento y data warehousing.
• Almacenamiento de Datos (Data Warehousing) y Lagos de Datos (Data Lakes): Es vital una comprensión profunda de los conceptos de almacenamiento de datos (p. ej., esquemas de estrella, modelado dimensional) y tecnologías (p. ej., Snowflake, BigQuery). Debes saber cómo diseñar y gestionar soluciones de almacenamiento de datos que estén optimizadas para consultas analíticas e informes.
• Herramientas de Orquestación ETL/ELT (Airflow): Se requiere conocimiento de herramientas de gestión de flujos de trabajo como Apache Airflow para programar, monitorear y gestionar tuberías de datos complejas. Se esperará que construyas flujos de trabajo de datos (DAGs) fiables, automatizados y mantenibles.
• Modelado de Datos: La capacidad de diseñar e implementar modelos de datos efectivos es fundamental para garantizar que los datos estén organizados, sean consistentes y fácilmente accesibles para el análisis. Esto implica comprender las necesidades de los consumidores de datos y crear modelos de datos lógicos y físicos que respalden los requisitos del negocio.
• Sistemas de Control de Versiones (Git): La competencia con Git es un requisito estándar para colaborar en código con un equipo. Debes sentirte cómodo con ramas, fusiones y pull requests para gestionar la base de código de las tuberías de datos y otros componentes de la infraestructura de datos.
• Habilidades de Comunicación: Los ingenieros de datos deben colaborar eficazmente con científicos de datos, analistas y partes interesadas del negocio para comprender sus requisitos y explicar conceptos técnicos complejos. La comunicación clara es clave para construir productos de datos que realmente satisfagan las necesidades del negocio.

Cualificaciones Preferidas

• Procesamiento de Datos en Tiempo Real (Kafka, Flink): La experiencia con tecnologías de streaming te permite construir tuberías que pueden procesar y analizar datos publicitarios casi en tiempo real. Esta es una ventaja masiva para casos de uso como la detección de fraudes, las pujas en tiempo real y el monitoreo inmediato del rendimiento de las campañas.
• Ingeniería de Aprendizaje Automático (MLOps): Tener habilidades en MLOps demuestra que no solo puedes proporcionar datos, sino también apoyar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Esto incluye construir tuberías para entrenar modelos, desplegarlos en producción y monitorear su rendimiento, lo que te convierte en un miembro del equipo más versátil y valioso.
• Conocimiento del Dominio Ad-Tech: Comprender los conceptos de la publicidad digital, como los modelos de atribución, las estrategias de puja y las métricas clave de rendimiento (CTR, CVR, ROAS), te permite construir soluciones de datos más relevantes e impactantes. Este conocimiento cierra la brecha entre la implementación técnica y la estrategia de negocio.

Navegando la Privacidad de Datos en Ad Tech

En el mundo de la ingeniería de datos publicitarios, la privacidad de los datos ya no es una idea de último momento, sino un pilar central del diseño y la estrategia del sistema. Regulaciones como el GDPR en Europa y la CCPA en California han cambiado fundamentalmente la forma en que las empresas recopilan, almacenan y procesan los datos de los usuarios. Para un Ingeniero de Datos de Anuncios, esto se traduce en desafíos técnicos tangibles. Debes diseñar tuberías con principios de privacidad por diseño, implementando mecanismos robustos para la anonimización, seudonimización y cifrado de datos. La capacidad de rastrear el linaje de los datos y gestionar el consentimiento del usuario a través de sistemas complejos y distribuidos es ahora una competencia central. Esto implica construir marcos sofisticados de gobernanza de datos que puedan detectar y clasificar automáticamente la Información de Identificación Personal (PII) y hacer cumplir los controles de acceso. El desafío es lograr este nivel de seguridad y cumplimiento sin comprometer el rendimiento y el valor analítico de los datos, un delicado equilibrio que requiere tanto una profunda habilidad técnica como una comprensión matizada de los requisitos legales.

Desafíos del Procesamiento de Datos para Pujas en Tiempo Real

El procesamiento de datos para sistemas de Pujas en Tiempo Real (RTB) es uno de los desafíos más exigentes en la Ingeniería de Datos de Anuncios. Las principales restricciones son una baja latencia increíblemente reducida y una escalabilidad masiva. Un intercambio de anuncios puede manejar millones de solicitudes de puja por segundo, y tus sistemas de datos deben ser capaces de ingerir y procesar este torrente de información en milisegundos para informar a los algoritmos de puja. Esto requiere ir más allá del procesamiento por lotes tradicional y adoptar frameworks de procesamiento de flujos como Apache Flink o Kafka Streams. Los datos en sí, a menudo en formatos como Protobuf o Avro, contienen rica información contextual que necesita ser analizada, enriquecida y agregada sobre la marcha. Además, debes garantizar una alta disponibilidad y tolerancia a fallos, ya que cualquier tiempo de inactividad se traduce directamente en pérdida de ingresos y oportunidades publicitarias perdidas. Diseñar con éxito estos sistemas requiere experiencia en sistemas distribuidos, optimización del rendimiento y serialización eficiente de datos.

El Auge de las Plataformas de Datos Unificadas

El ecosistema publicitario es notoriamente fragmentado, con datos dispersos en numerosas plataformas como Google Ads, Facebook Ads, TikTok y varias plataformas del lado de la demanda (DSPs). Una tendencia significativa en la Ingeniería de Datos de Anuncios es el movimiento hacia la construcción de plataformas de datos unificadas que consolidan estas fuentes dispares en una única fuente de verdad. El objetivo es proporcionar una visión holística del rendimiento publicitario, permitiendo el análisis y la optimización multicanal. Esto implica construir y mantener una compleja red de integraciones de API y tuberías de ETL para ingerir datos en varios formatos y esquemas. El desafío principal radica en la armonización de datos: estandarizar las convenciones de nomenclatura, alinear métricas y resolver la identidad en diferentes plataformas. Construir una plataforma unificada exitosa requiere fuertes habilidades en modelado de datos, gobernanza de datos y gestión de datos maestros para asegurar que el conjunto de datos resultante sea consistente, confiable y sea de confianza para los líderes empresariales en la toma de decisiones estratégicas.

10 Preguntas Típicas de Entrevista para Ingeniería de Datos de Anuncios

Pregunta 1: Diseña una tubería de datos para procesar datos de clickstream de usuarios para el análisis de campañas publicitarias.

• Puntos de Evaluación: Esta pregunta evalúa tu comprensión del diseño de sistemas, la arquitectura de datos y tu capacidad para elegir las tecnologías adecuadas para una tarea de ingesta y procesamiento de datos a gran escala. El entrevistador busca un diseño lógico, escalable y tolerante a fallos.
• Respuesta Estándar: Mi diseño comenzaría con una capa de recolección, usando un agente ligero como Fluentd o un píxel en el front-end para enviar eventos de clickstream a una cola de mensajes como Apache Kafka. Esto proporciona un búfer duradero y escalable. Desde Kafka, un trabajo de procesamiento de flujos usando Apache Flink o Spark Streaming consumiría los datos en tiempo real. Este trabajo realizaría una limpieza inicial, enriquecimiento (p. ej., uniendo con metadatos de campaña) y sesionización. Los datos procesados luego se transmitirían a dos destinos: un panel de análisis en tiempo real a través de una base de datos como Druid o ClickHouse, y un lago de datos como AWS S3 o Google Cloud Storage para almacenamiento a largo plazo y procesamiento por lotes. Finalmente, un trabajo por lotes programado, orquestado por Airflow, se ejecutaría diariamente en el lago de datos para construir tablas agregadas en nuestro almacén de datos (p. ej., Snowflake o BigQuery) para informes complejos de inteligencia de negocios.
• Errores Comunes: No incluir una cola de mensajes como Kafka para el desacoplamiento y la durabilidad. Sugerir una solución solo por lotes cuando se esperan componentes en tiempo real. Pasar por alto la necesidad de enriquecimiento de datos o no mencionar el almacenamiento y el data warehousing.
• Posibles Preguntas de Seguimiento:
  • ¿Cómo manejarías los datos que llegan con retraso en esta tubería?
  • ¿Qué tipo de esquema de datos usarías para los eventos de clickstream?
  • ¿Cómo asegurarías la calidad de los datos y monitorearías la salud de la tubería?

Pregunta 2: ¿Cómo manejarías una situación en la que falla un trabajo ETL diario que alimenta un panel de control crítico de rendimiento de anuncios?

• Puntos de Evaluación: Evalúa tus habilidades para resolver problemas, tu metodología de solución de problemas y tu comprensión de las responsabilidades operativas. El entrevistador quiere ver un enfoque estructurado para identificar la causa raíz y mitigar el impacto.
• Respuesta Estándar: Mi primera prioridad sería evaluar el impacto inmediato en los usuarios del negocio y comunicar el problema a las partes interesadas, proporcionando un tiempo estimado para la resolución. Simultáneamente, comenzaría la investigación técnica. Empezaría por revisar los registros de la herramienta de orquestación, como Airflow, para identificar el punto exacto de la falla en el DAG. A partir de ahí, examinaría los mensajes de error específicos, que podrían apuntar a problemas como la indisponibilidad de los datos de origen, un error en el código, problemas de infraestructura o anomalías en la calidad de los datos. Revisaría la salud de los sistemas ascendentes y descendentes. Una vez identificada la causa raíz, desarrollaría una solución, la probaría en un entorno de pruebas (staging) y luego la desplegaría. Después de resolver el problema inmediato, trabajaría en una estrategia de relleno (backfill) para procesar los datos faltantes y realizaría un post-mortem para prevenir futuras ocurrencias, quizás añadiendo un manejo de errores más robusto o verificaciones de validación de datos.
• Errores Comunes: Saltar directamente a los detalles técnicos sin mencionar la comunicación. Proporcionar un enfoque de solución de problemas desorganizado. No discutir el análisis post-mortem y las medidas preventivas.
• Posibles Preguntas de Seguimiento:
  • ¿Qué monitoreo o alertas específicas te habrían ayudado a detectar esto más rápido?
  • Describe un momento en el que tuviste que realizar un relleno de datos complejo.
  • ¿Cómo decidirías si volver a ejecutar todo el trabajo o solo la porción que falló?

Pregunta 3: Explica la diferencia entre ETL y ELT y proporciona un caso de uso para cada uno en un contexto publicitario.

• Puntos de Evaluación: Esto prueba tu conocimiento fundamental de los patrones de ingeniería de datos y tu capacidad para aplicarlos a un dominio específico. Muestra si entiendes las compensaciones entre los dos enfoques.
• Respuesta Estándar: ETL significa Extraer, Transformar y Cargar (Extract, Transform, and Load), mientras que ELT significa Extraer, Cargar y Transformar (Extract, Load, and Transform). En un proceso ETL, los datos se extraen de una fuente, se transforman en un motor de procesamiento separado (como un clúster de Spark) y luego se cargan en el almacén de datos de destino en su forma final y estructurada. En contraste, un proceso ELT extrae datos brutos y los carga directamente en un almacén de datos moderno y potente (como Snowflake o BigQuery). La lógica de transformación se ejecuta entonces utilizando los propios recursos de cómputo del almacén. Un buen caso de uso de ETL en publicidad sería el procesamiento de datos PII. Extraerías los datos del usuario, los transformarías enmascarando o anonimizando campos sensibles en un entorno de procesamiento seguro, y solo entonces cargarías los datos seguros en el almacén. Un caso de uso de ELT sería la consolidación de datos brutos de plataformas publicitarias. Podrías extraer datos brutos de impresiones y clics de varias APIs y cargarlos directamente en un área de staging en BigQuery. Los analistas y científicos de datos podrían luego transformar y modelar estos datos brutos para diversas necesidades directamente dentro del almacén.
• Errores Comunes: Confundir el orden de los pasos. No poder proporcionar ejemplos claros y específicos del dominio. No explicar el "por qué" detrás de la elección de un patrón sobre el otro (p. ej., aprovechar la potencia de los almacenes de datos modernos para ELT).
• Posibles Preguntas de Seguimiento:
  • ¿Cuáles son las principales ventajas del enfoque ELT?
  • ¿Cómo afecta la elección entre ETL y ELT a la gobernanza de datos?
  • ¿Qué enfoque es generalmente más escalable para grandes volúmenes de datos?

Pregunta 4: Tienes dos tablas: impressions (impression_id, ad_id, timestamp) y clicks (click_id, impression_id, timestamp). Escribe una consulta SQL para calcular la Tasa de Clics (CTR) diaria para cada anuncio.

• Puntos de Evaluación: Esto prueba directamente tu dominio de SQL, una habilidad central para cualquier ingeniero de datos. El entrevistador está evaluando tu capacidad para realizar uniones, agregaciones y cálculos de manera correcta y eficiente.
• Respuesta Estándar:

-- Este query calcula la Tasa de Clics (CTR) diaria para cada anuncio.
-- El CTR se define como (Total de Clics / Total de Impresiones).
-- Usamos LEFT JOIN para asegurar que todos los anuncios con impresiones se incluyan, incluso si no tienen clics.
-- Convertimos a FLOAT o DECIMAL para asegurar una división de punto flotante y evitar errores de división de enteros.

SELECT
    DATE(i.timestamp) AS dia,
    i.ad_id,
    COUNT(c.click_id) AS total_clics,
    COUNT(i.impression_id) AS total_impresiones,
    CAST(COUNT(c.click_id) AS FLOAT) * 100.0 / COUNT(i.impression_id) AS ctr_porcentaje
FROM
    impressions i
LEFT JOIN
    clicks c ON i.impression_id = c.impression_id
GROUP BY
    dia,
    i.ad_id
ORDER BY
    dia,
    i.ad_id;

• Errores Comunes: Usar un INNER JOIN, lo que excluiría anuncios sin clics, resultando en datos incompletos. Olvidar el CAST a un tipo de dato de punto flotante, lo que llevaría a una división de enteros y un CTR incorrecto (generalmente 0). No agrupar por las columnas correctas (tanto el día como el ID del anuncio).
• Posibles Preguntas de Seguimiento:
  • ¿Cómo optimizarías esta consulta si las tablas fueran masivas?
  • ¿Qué índices crearías en estas tablas?
  • ¿Qué pasaría si una impresión pudiera tener múltiples clics? ¿Cambiaría eso tu consulta?