Pertanyaan Wawancara Data Development: Wawancara Tiruan

Memahami Peran dan Keterampilan Data Development

Tanggung Jawab Utama

Seorang Data Development Engineer adalah arsitek ekosistem data sebuah organisasi, bertanggung jawab untuk menciptakan sistem yang mengumpulkan, mengelola, dan mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan untuk analisis bisnis. Peran utama mereka adalah membangun dan memelihara infrastruktur data, memastikan skalabel, andal, dan efisien. Ini melibatkan pembuatan pipeline integrasi dan transformasi data, pengelolaan database dan gudang data, serta memastikan kualitas data secara menyeluruh. Mereka bertindak sebagai jembatan penting antara sumber data mentah dan konsumen data, seperti ilmuwan data dan analis bisnis. Inti dari pekerjaan mereka terletak pada perancangan dan implementasi proses Extract, Transform, Load (ETL) atau Extract, Load, Transform (ELT) yang tangguh. Mereka berkolaborasi erat dengan pemangku kepentingan untuk memahami persyaratan data dan menerjemahkannya ke dalam spesifikasi teknis untuk pipeline data yang kuat. Selain itu, mereka bertanggung jawab untuk mengoptimalkan pengambilan dan kinerja data, seringkali bekerja dengan teknologi pemrosesan data berskala besar. Pada akhirnya, nilai mereka adalah memberdayakan organisasi untuk membuat keputusan berdasarkan data dengan menyediakan data yang bersih, mudah diakses, dan tepat waktu. Mereka juga memainkan peran kunci dalam tata kelola dan keamanan data, memastikan bahwa data ditangani secara bertanggung jawab dan sesuai dengan peraturan.

Keterampilan Penting

• Mahir SQL: Penting untuk melakukan query database, menangani manipulasi data, dan melakukan analisis data kompleks. Keterampilan SQL yang kuat adalah fondasi untuk hampir semua tugas terkait data.
• Pengembangan ETL/ELT: Anda harus memahami prinsip-prinsip ETL/ELT dan memiliki pengalaman langsung dalam membangun serta mengelola pipeline data. Ini termasuk penggunaan alat seperti Apache Airflow, dbt, atau skrip kustom.
• Pemrograman (Python/Java/Scala): Kemahiran dalam bahasa pemrograman, khususnya Python, sangat penting untuk scripting, otomatisasi, dan berinteraksi dengan kerangka kerja big data. Ini digunakan untuk segala hal mulai dari menulis pekerjaan ETL hingga pemeriksaan kualitas data.
• Pemodelan Data & Pergudangan: Anda perlu memahami konsep seperti star schemas dan snowflake schemas untuk merancang dan mengimplementasikan gudang data yang efisien. Ini memastikan data terstruktur untuk kinerja query optimal dan intelijen bisnis.
• Teknologi Big Data: Pengalaman dengan kerangka kerja seperti Apache Spark, Hadoop, atau Flink sangat penting untuk memproses volume data yang besar. Alat-alat ini adalah tulang punggung rekayasa data modern dalam skala besar.
• Platform Cloud (AWS/GCP/Azure): Keakraban dengan layanan cloud seperti AWS S3, Redshift, GCP BigQuery, atau Azure Data Factory adalah suatu keharusan. Sebagian besar infrastruktur data modern dibangun di cloud.
• Manajemen Database: Pemahaman yang kuat tentang database relasional (misalnya, PostgreSQL, MySQL) dan NoSQL (misalnya, MongoDB, Cassandra) diperlukan. Anda harus tahu kapan harus menggunakan setiap jenis untuk kebutuhan penyimpanan data yang berbeda.
• Kontrol Versi (Git): Kemahiran dengan Git diperlukan untuk pengembangan kolaboratif, pengelolaan kode, dan menjaga integritas basis kode. Ini adalah praktik standar untuk peran pengembangan apa pun.
• Alat Orkesstrasi Data: Pengalaman dengan platform manajemen alur kerja seperti Apache Airflow atau Prefect sangat penting untuk menjadwalkan, memantau, dan mengelola pipeline data yang kompleks. Alat-alat ini memastikan bahwa tugas berjalan dalam urutan yang benar dan menangani dependensi.
• Kualitas & Tata Kelola Data: Pengetahuan tentang cara mengimplementasikan pemeriksaan kualitas data dan mematuhi kebijakan tata kelola data sangat penting. Ini memastikan data yang dikonsumsi pengguna akurat, konsisten, dan dapat dipercaya.

Poin Bonus

• Pemrosesan Data Streaming: Pengalaman dengan teknologi streaming data real-time seperti Apache Kafka, Kinesis, atau Spark Streaming adalah nilai tambah yang besar. Keterampilan ini sangat diminati karena perusahaan bergerak menuju analitik dan pengambilan keputusan real-time.
• Infrastruktur sebagai Kode (IaC): Pengetahuan tentang alat seperti Terraform atau CloudFormation menunjukkan kemampuan Anda untuk mengelola dan menyediakan infrastruktur data secara terprogram. Ini menunjukkan pendekatan berpikir maju terhadap otomatisasi, konsistensi, dan skalabilitas.
• Containerization (Docker/Kubernetes): Pemahaman tentang containerization membantu dalam menciptakan lingkungan aplikasi yang konsisten, portabel, dan skalabel untuk pipeline data. Ini adalah keterampilan DevOps modern yang sangat dihargai dalam tim data untuk memastikan reproduksibilitas.

Membangun Pipeline Data yang Skalabel dan Tangguh

Tanggung jawab utama seorang Data Developer modern bukan hanya memindahkan data tetapi juga membangun sistem yang kuat, skalabel, dan mudah dipelihara. Ini melibatkan perancangan pipeline data dengan mempertimbangkan kebutuhan masa depan, mengantisipasi potensi kemacetan, dan memastikan integritas data dari sumber hingga tujuan. Anda harus berpikir seperti arsitek sistem, mempertimbangkan aspek-aspek seperti toleransi kesalahan, pemantauan, dan pemulihan otomatis. Misalnya, merancang pipeline yang dapat menangani lonjakan volume data secara tiba-tiba tanpa intervensi manual adalah ciri khas seorang pengembang senior. Selain itu, ketahanan adalah kuncinya; sebuah pipeline harus dapat menangani kegagalan dengan anggun, seperti API sumber yang tidak berfungsi atau data yang salah format yang masuk. Ini berarti mengimplementasikan mekanisme logging, peringatan, dan percobaan ulang yang komprehensif. Tujuannya adalah untuk menciptakan platform data "sekali setel dan lupakan" yang dapat dipercaya oleh bisnis, membebaskan pengembang untuk mengerjakan inisiatif baru daripada terus-menerus mengatasi masalah produksi. Fokus pada arsitektur dan keandalan inilah yang mengangkat seorang data developer yang baik menjadi hebat.

Menerapkan Praktik Terbaik Rekayasa Perangkat Lunak

Garis antara Data Developer dan Software Engineer semakin kabur, dan mengadopsi prinsip-prinsip rekayasa perangkat lunak sangat penting untuk pertumbuhan teknis. Masa lalu menulis skrip satu kali, monolitik sudah berakhir. Pipeline data modern adalah sistem perangkat lunak kompleks yang menuntut ketelitian dalam proses pengembangannya. Ini termasuk menggunakan kontrol versi seperti Git untuk semua kode, menulis fungsi modular dan dapat digunakan kembali, serta membuat dokumentasi yang komprehensif. Praktik penting adalah pengujian; mengimplementasikan unit test untuk logika transformasi dan integration test untuk komponen pipeline memastikan bahwa perubahan tidak merusak fungsionalitas yang ada. Selain itu, menerapkan praktik CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) untuk mengotomatiskan pengujian dan deployment mengurangi kesalahan manual dan meningkatkan kecepatan pengembangan. Memikirkan pipeline data Anda sebagai produk, dengan konsumen yang bergantung pada kualitas dan keandalannya, adalah pergeseran pola pikir yang kuat yang mendorong keunggulan teknis dan kemajuan karir.

Dampak Modern Data Stack

Industri dengan cepat terkonsolidasi di sekitar apa yang dikenal sebagai "Modern Data Stack," dan memahami dampaknya sangat penting bagi setiap Data Developer. Stack ini biasanya terdiri dari alat cloud-native, berbasis SaaS: gudang data cloud (seperti Snowflake, BigQuery), alat ingest otomatis (seperti Fivetran, Stitch), lapisan transformasi (seperti dbt), dan alat BI (seperti Looker, Tableau). Pergeseran dari ETL tradisional yang dikodekan secara kustom ke paradigma ELT (Extract, Load, Transform) ini memiliki implikasi yang mendalam. Ini memberdayakan berbagai pengguna yang lebih luas, terutama Analytics Engineers, untuk melakukan transformasi langsung di SQL setelah data mentah dimuat. Bagi Data Developers, ini berarti pergeseran fokus dari menulis skrip ekstraksi dan pemuatan yang rapuh menjadi membangun dan mengelola platform data yang mendasar, mengoptimalkan kinerja gudang, dan menangani tantangan pemodelan dan tata kelola data yang lebih kompleks. Perusahaan secara aktif mencari profesional dengan pengalaman dalam alat-alat ini karena mereka mempercepat waktu menuju nilai dan menciptakan ekosistem data yang lebih skalabel dan mudah dipelihara.

10 Pertanyaan Wawancara Data Development Teratas

Pertanyaan 1: Bisakah Anda menjelaskan perbedaan antara ETL dan ELT? Dalam skenario apa Anda akan memilih salah satu di antara keduanya?

• Poin-poin Penting: Pertanyaan ini menilai pemahaman Anda tentang arsitektur pipeline data fundamental, kemampuan Anda untuk bernalar tentang pertukaran teknis, dan kesadaran Anda tentang bagaimana gudang data cloud modern telah memengaruhi pola desain.
• Jawaban Standar: ETL adalah singkatan dari Extract, Transform, dan Load. Dalam pola ini, data mentah diekstrak dari sumber, ditransformasi dalam mesin pemrosesan terpisah (seperti server khusus atau kluster Spark), dan kemudian data yang bersih dan terstruktur dimuat ke dalam gudang data target. ELT adalah singkatan dari Extract, Load, dan Transform. Di sini, Anda mengekstrak data mentah dan memuatnya langsung ke gudang data yang kuat terlebih dahulu. Semua logika transformasi kemudian diterapkan di dalam gudang itu sendiri menggunakan kekuatan komputasinya. Saya akan memilih ETL saat berurusan dengan data sensitif yang perlu dibersihkan atau dianonimkan sebelum masuk ke gudang, atau saat melakukan transformasi yang sangat kompleks, intensif komputasi yang tidak cocok untuk mesin SQL gudang. Saya akan memilih pendekatan ELT yang lebih modern saat menggunakan gudang data cloud yang kuat seperti Snowflake atau BigQuery, karena menawarkan fleksibilitas yang lebih besar dengan menyimpan data mentah, seringkali lebih cepat, dan memungkinkan transformasi ditulis dalam SQL, yang dapat diakses oleh berbagai pengguna yang lebih luas.
• Kesalahan Umum: Hanya mendefinisikan akronim tanpa menjelaskan "di mana" dan "mengapa" langkah transformasi. Gagal menghubungkan munculnya ELT dengan kekuatan gudang data cloud modern.
• Potensi Pertanyaan Lanjutan:
  • Bagaimana munculnya alat seperti dbt memengaruhi adopsi ELT?
  • Bisakah Anda membahas implikasi biaya menjalankan transformasi di dalam gudang data (ELT) versus pada kluster komputasi terpisah (ETL)?
  • Apa tantangan tata kelola data yang terkait dengan pemuatan data mentah yang tidak ditransformasi ke dalam gudang?

Pertanyaan 2: Jelaskan perbedaan antara star schema dan snowflake schema dalam data warehousing. Apa saja komprominya?

• Poin-poin Penting: Pertanyaan ini menguji pengetahuan Anda tentang konsep pemodelan data inti. Ini mengevaluasi pemahaman Anda tentang normalisasi database dan dampaknya pada kinerja query versus redundansi dan pemeliharaan data.
• Jawaban Standar: Keduanya adalah skema pemodelan data yang digunakan dalam gudang data. Star schema memiliki tabel fakta pusat yang berisi metrik bisnis, yang secara langsung terhubung ke beberapa tabel dimensi yang tidak dinormalisasi yang memberikan konteks. Ini sederhana, dengan lebih sedikit join yang diperlukan untuk query, yang umumnya mengarah pada kinerja query yang lebih baik. Snowflake schema adalah perluasan dari star schema di mana tabel dimensi dinormalisasi menjadi beberapa tabel terkait. Ini mengurangi redundansi data dan dapat membuat skema lebih mudah dipelihara karena pembaruan data hanya perlu terjadi di satu tempat. Kompromi utamanya adalah kinerja versus pemeliharaan. Star schema dioptimalkan untuk kecepatan query, sementara snowflake schema dioptimalkan untuk mengurangi duplikasi data, yang dapat mengorbankan query yang lebih kompleks dengan lebih banyak join.
• Kesalahan Umum: Bingung mana skema yang dinormalisasi dan mana yang tidak dinormalisasi. Tidak dapat mengartikulasikan dengan jelas kompromi antara kecepatan query dan redundansi data.
• Potensi Pertanyaan Lanjutan:
  • Dalam gudang data kolumnar modern, apakah penalti kinerja join snowflake schema masih begitu penting?
  • Bisakah Anda menjelaskan apa itu "Slowly Changing Dimension" (SCD) dan jelaskan bagaimana Anda akan mengimplementasikan Type 2 SCD?
  • Kapan "galaxy schema" atau "fact constellation" mungkin sesuai?

Pertanyaan 3: Jelaskan konsep partisi data dalam sistem terdistribusi seperti Apache Spark. Mengapa penting untuk kinerja?

• Poin-poin Penting: Pertanyaan ini menilai pemahaman Anda tentang dasar-dasar komputasi terdistribusi dan teknik optimasi kinerja. Ini menunjukkan apakah Anda dapat berpikir melampaui sekadar menulis kode hingga bagaimana kode tersebut dieksekusi pada kluster.
• Jawaban Standar: Partisi adalah mekanisme di mana Spark mendistribusikan data ke berbagai node dalam sebuah kluster. Sebuah DataFrame atau RDD dibagi menjadi bagian-bagian yang lebih kecil yang disebut partisi, dan transformasi dieksekusi pada partisi-partisi ini secara paralel. Partisi sangat penting untuk kinerja karena memungkinkan paralelisme masif. Yang lebih penting, strategi partisi yang baik meminimalkan pengacakan data (data shuffling), yaitu proses mendistribusikan ulang data di seluruh jaringan antar node. Pengacakan data adalah operasi yang sangat mahal. Misalnya, jika Anda sering melakukan join atau filter dua dataset besar pada kunci tertentu, mempartisi kedua dataset dengan kunci tersebut akan memastikan bahwa data terkait berada pada node yang sama, secara drastis mengurangi jumlah data yang perlu dipindahkan di seluruh jaringan dan mempercepat pekerjaan secara signifikan.
• Kesalahan Umum: Memberikan jawaban umum seperti "itu mempercepat" tanpa menjelaskan mekanisme (paralelisme) dan manfaat intinya (mengurangi pengacakan data).
• Potensi Pertanyaan Lanjutan:
  • Apa perbedaan antara transformasi repartition() dan coalesce() Spark?
  • Bagaimana Anda akan mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah ketidakseimbangan data (data skew) dalam aplikasi Spark?
  • Bisakah Anda menjelaskan situasi di mana Anda harus secara manual menyetel partisi DataFrame untuk meningkatkan kinerja pekerjaan?

Pertanyaan 4: Bayangkan Anda ditugaskan membangun pipeline harian untuk mengambil data dari REST API. Bagaimana Anda akan menangani potensi kegagalan, seperti API yang sementara tidak tersedia?

• Poin-poin Penting: Pertanyaan ini mengevaluasi keterampilan desain sistem praktis Anda, khususnya pendekatan Anda untuk membangun pipeline yang kuat dan tangguh. Ini menunjukkan apakah Anda memikirkan penanganan kesalahan dan toleransi kesalahan.
• Jawaban Standar: Desain saya akan memprioritaskan ketahanan. Pertama, panggilan API itu sendiri akan dibungkus dalam mekanisme percobaan ulang dengan strategi exponential backoff. Ini berarti jika panggilan API gagal, sistem akan menunggu sebentar sebelum mencoba lagi, dan periode menunggu akan meningkat setelah setiap kegagalan berikutnya, hingga jumlah percobaan ulang maksimum. Ini mencegah membanjiri API saat sedang pulih. Kedua, seluruh pipeline akan diatur oleh alat seperti Apache Airflow, yang memiliki dukungan bawaan untuk percobaan ulang di tingkat tugas. Saya akan mengonfigurasi tugas Airflow untuk mencoba ulang beberapa kali sebelum menandainya sebagai gagal. Terakhir, saya akan mengimplementasikan logging dan peringatan yang kuat. Jika tugas gagal setelah semua percobaan ulang, peringatan harus secara otomatis dikirim ke tim on-call melalui saluran seperti Slack atau PagerDuty, dengan log yang berisi pesan kesalahan spesifik dan konteks untuk debugging yang mudah.
• Kesalahan Umum: Menyarankan proses manual untuk menjalankan kembali pekerjaan yang gagal. Tidak menyebutkan teknik spesifik seperti exponential backoff atau penggunaan orkestrator.
• Potensi Pertanyaan Lanjutan:
  • Bagaimana Anda akan memastikan bahwa menjalankan kembali pipeline tidak membuat data duplikat (yaitu, bagaimana Anda membuat pipeline itu idempoten)?
  • Bagaimana Anda akan menangani pembatasan laju (rate limiting) yang diberlakukan oleh penyedia API?
  • Informasi apa yang akan Anda sertakan dalam log Anda untuk mempermudah debugging?

Pertanyaan 5: Apa itu idempotensi dalam konteks pipeline data, dan mengapa itu penting?

• Poin-poin Penting: Ini adalah konsep rekayasa data yang lebih canggih yang membedakan kandidat berpengalaman. Ini menguji pemahaman Anda tentang integritas data dan keandalan pipeline, terutama dalam konteks kegagalan.
• Jawaban Standar: Idempotensi berarti bahwa menjalankan suatu operasi beberapa kali menghasilkan hasil yang sama dengan menjalankannya sekali. Dalam pipeline data, tugas idempoten dapat dijalankan kembali dengan aman tanpa menyebabkan efek samping seperti membuat data duplikat atau merusak status akhir. Ini sangat penting karena kegagalan pipeline tidak dapat dihindari. Desain idempoten memungkinkan Anda untuk hanya menjalankan kembali tugas yang gagal atau seluruh pipeline tanpa harus melakukan pembersihan manual yang kompleks. Misalnya, alih-alih menggunakan pernyataan INSERT yang menambahkan data, Anda akan menggunakan pernyataan MERGE (atau INSERT OVERWRITE) yang memperbarui catatan yang ada dan menyisipkan yang baru. Ini memastikan bahwa meskipun Anda memproses batch data sumber yang sama beberapa kali, status akhir tabel target akan benar.
• Kesalahan Umum: Tidak dapat mendefinisikan idempotensi dengan benar. Mengetahui definisi tetapi gagal memberikan contoh praktis tentang cara mengimplementasikannya.
• Potensi Pertanyaan Lanjutan:
  • Bisakah Anda memberikan contoh operasi pipeline data umum yang tidak idempoten secara default?
  • Bagaimana Anda akan merancang pekerjaan pemrosesan file yang membaca dari bucket S3 agar idempoten?
  • Apakah ada situasi di mana mencapai idempotensi penuh sangat sulit atau tidak sepadan dengan usahanya?

Pertanyaan 6: Ceritakan tentang saat Anda harus menangani masalah kualitas data yang signifikan. Apa penyebabnya, bagaimana Anda memperbaikinya, dan apa yang Anda lakukan untuk mencegahnya terjadi lagi?

• Poin-poin Penting: Pertanyaan perilaku ini menilai keterampilan pemecahan masalah dunia nyata Anda, rasa kepemilikan Anda, dan kemampuan Anda untuk berpikir secara proaktif. Pewawancara ingin melihat pendekatan terstruktur untuk debugging dan pencegahan.
• Jawaban Standar: Gunakan metode STAR (Situation, Task, Action, Result). Misalnya: "Dalam peran sebelumnya (Situasi), kami menemukan bahwa laporan penjualan harian kami menunjukkan angka pendapatan yang salah. Tugas saya adalah mengidentifikasi akar masalah, memperbaiki data historis, dan mencegah kejadian di masa mendatang (Tugas). Saya mulai dengan menelusuri garis keturunan data dari laporan kembali ke sumbernya. Saya menemukan bahwa perubahan hulu di salah satu sistem sumber menyebabkan bidang ID pelanggan kunci kadang-kadang berisi nilai null, yang tidak ditangani oleh pekerjaan ETL kami, menyebabkan catatan terlewat (Tindakan - Diagnosis). Untuk memperbaikinya, saya menulis skrip backfill untuk memproses ulang data yang terpengaruh selama sebulan terakhir, yang mengoreksi laporan historis. Untuk mencegahnya terjadi lagi, saya mengimplementasikan pemeriksaan kualitas data menggunakan alat seperti Great Expectations langsung ke dalam pipeline kami. Saya menambahkan pemeriksaan untuk memastikan bidang ID pelanggan tidak pernah null dan menyiapkan peringatan untuk menggagalkan pipeline dan memberi tahu tim jika kondisi ini dilanggar lagi (Tindakan - Pencegahan). Akibatnya, kami mengoreksi pelaporan keuangan kami dan membangun pipeline yang lebih tangguh yang dapat secara proaktif menangkap masalah data hulu seperti itu di masa mendatang (Hasil)."
• Kesalahan Umum: Menyalahkan orang lain atas masalah tersebut. Mendeskripsikan perbaikan tanpa menjelaskan strategi pencegahan. Tidak dapat mengukur dampak masalah atau solusi.
• Potensi Pertanyaan Lanjutan:
  • Bagaimana Anda mengomunikasikan masalah ini kepada pemangku kepentingan bisnis Anda?
  • Jenis pemeriksaan kualitas data lain apa yang Anda pertimbangkan untuk diterapkan?
  • Apa filosofi umum Anda tentang pengujian kualitas data dalam pipeline?

Pertanyaan 7: Anda diberi query SQL yang berjalan sangat lambat. Langkah-langkah apa yang akan Anda ambil untuk mengoptimalkannya?

• Poin-poin Penting: Pertanyaan ini menguji keterampilan penyesuaian kinerja SQL praktis Anda. Ini menunjukkan apakah Anda memiliki pendekatan sistematis untuk mendiagnosis dan meningkatkan kinerja query.
• Jawaban Standar: Langkah pertama saya adalah memahami rencana eksekusi query dengan menggunakan perintah seperti EXPLAIN atau EXPLAIN ANALYZE. Ini memberi tahu saya bagaimana database sebenarnya mengeksekusi query, termasuk metode join yang digunakan (misalnya, hash join, nested loop), urutan operasi, dan apakah itu menggunakan indeks secara efektif. Berdasarkan rencana tersebut, saya akan mencari hambatan kinerja umum. Apakah ada pemindaian tabel penuh pada tabel besar yang dapat dihindari dengan menambahkan indeks? Apakah database memilih urutan join yang tidak efisien? Apakah ada subquery kompleks yang dapat ditulis ulang sebagai Common Table Expressions (CTEs) atau tabel sementara? Saya juga akan memeriksa statistik tabel untuk memastikan bahwa mereka mutakhir. Kemudian, saya akan mulai bereksperimen dengan menulis ulang bagian-bagian query, menambahkan atau memodifikasi indeks, atau menggunakan petunjuk query, selalu mengukur dampak kinerja dari setiap perubahan.
• Kesalahan Umum: Segera melompat ke "tambahkan indeks" tanpa terlebih dahulu menyebutkan analisis rencana eksekusi. Tidak memiliki pendekatan diagnostik yang terstruktur.
• Potensi Pertanyaan Lanjutan:
  • Apa perbedaan antara indeks CLUSTER dan indeks non-clustered?
  • Kapan LEFT JOIN akan lebih berkinerja daripada subquery dengan IN?
  • Bisakah Anda menjelaskan apa itu "covering index"?

Pertanyaan 8: Dalam Python, apa itu generator dan mengapa Anda menggunakannya dalam pipeline pemrosesan data?

• Poin-poin Penting: Pertanyaan ini menguji pengetahuan Anda tentang fitur inti Python yang relevan dengan rekayasa data. Ini menilai pemahaman Anda tentang manajemen memori dan efisiensi saat berurusan dengan dataset besar.
• Jawaban Standar: Generator adalah jenis iterator khusus di Python yang memungkinkan Anda membuat urutan yang dapat diiterasi tanpa membuat seluruh urutan dalam memori sekaligus. Ia menggunakan kata kunci yield untuk menghasilkan serangkaian nilai secara malas, satu per satu, menghentikan statusnya di antara setiap panggilan. Ini sangat berguna dalam pipeline pemrosesan data saat berurusan dengan file yang sangat besar atau aliran data. Alih-alih membaca seluruh file 10GB ke dalam daftar di memori, yang dapat membuat program crash, saya akan menulis fungsi generator untuk membaca file baris demi baris. Dengan cara ini, saya dapat memproses data dengan cara yang efisien memori, karena hanya satu baris data yang disimpan di memori pada satu waktu tertentu. Ini adalah teknik fundamental untuk menulis aplikasi data yang skalabel dan sadar memori.
• Kesalahan Umum: Membingungkan generator dengan list comprehensions. Tidak dapat menjelaskan manfaat inti dari efisiensi memori.
• Potensi Pertanyaan Lanjutan:
  • Apa perbedaan antara yield dan return?
  • Bisakah Anda menulis fungsi generator sederhana?
  • Bagaimana modul itertools berhubungan dengan generator dan iterator?

Pertanyaan 9: Pipeline data Anda mengisi tabel yang digunakan oleh dashboard BI yang populer. Bagaimana Anda akan merancang proses deployment untuk menghindari downtime dashboard atau menunjukkan data yang tidak lengkap?

• Poin-poin Penting: Pertanyaan ini menguji pemahaman Anda tentang strategi produksi dan deployment. Ini menunjukkan Anda berpikir tentang pengguna akhir dan aspek operasional rekayasa data.
• Jawaban Standar: Untuk menghindari downtime, saya akan menggunakan strategi deployment "blue-green" atau variasi darinya. Alih-alih memperbarui tabel langsung, pipeline akan memuat data baru ke dalam tabel staging terpisah. Setelah pemuatan data ke tabel staging selesai dan telah melewati semua pemeriksaan kualitas data, saya akan melakukan operasi atomik yang cepat untuk menukar tabel langsung dengan tabel staging. Ini sering dapat dilakukan dengan perintah RENAME TABLE tunggal, yang hampir instan. Ini memastikan bahwa pengguna dashboard selalu mengkueri versi tabel yang lengkap dan konsisten. Pergantian dari tabel lama ke tabel baru terjadi dalam satu transaksi tunggal, sehingga tidak ada periode di mana dashboard melihat data yang tidak lengkap atau tabel kosong. Pendekatan ini meminimalkan risiko dan memberikan pengalaman yang mulus bagi pengguna akhir.
• Kesalahan Umum: Menyarankan DELETE dan INSERT sederhana pada tabel langsung, yang akan menyebabkan downtime. Tidak mempertimbangkan sifat transaksional dari pertukaran tabel.
• Potensi Pertanyaan Lanjutan:
  • Apa potensi kerugian dari pendekatan ganti nama/tukar ini? (misalnya, sementara membutuhkan penyimpanan dua kali lipat).
  • Bagaimana Anda akan menangani situasi di mana Anda perlu kembali ke versi tabel sebelumnya?
  • Bisakah ini dicapai menggunakan tampilan database (database views) alih-alih mengganti nama tabel? Apa pro dan kontranya?

Pertanyaan 10: Ke mana arah bidang Data Engineering dalam 3-5 tahun ke depan?

• Poin-poin Penting: Pertanyaan ini menilai semangat Anda untuk bidang tersebut, kesadaran Anda akan tren industri, dan kemampuan berpikir maju Anda. Tidak ada jawaban tunggal yang benar, tetapi respons yang baik menunjukkan bahwa Anda terlibat dengan komunitas.
• Jawaban Standar: Saya melihat beberapa tren utama yang membentuk masa depan. Pertama, akan ada peningkatan fokus pada "Data-as-a-Product," di mana tim data memperlakukan dataset mereka sebagai produk kelas satu dengan SLA, dokumentasi, dan pemilik khusus. Ini akan didorong oleh konsep arsitektur seperti data mesh. Kedua, saya berharap lebih banyak otomatisasi dan kecerdasan dalam stack data itu sendiri. Kita akan melihat lebih banyak alat yang menggunakan AI untuk hal-hal seperti deteksi anomali dalam kualitas data, rekomendasi penyesuaian kinerja, dan optimasi biaya. Ketiga, pemrosesan data real-time akan bergerak dari kemampuan niche menjadi persyaratan utama, dengan teknologi seperti Apache Flink dan Materialize menjadi lebih luas. Terakhir, peran data engineer akan terus menyatu dengan rekayasa perangkat lunak dan DevOps, membutuhkan keahlian yang kuat dalam Infra-as-Code, CI/CD, dan arsitektur sistem secara keseluruhan untuk mengelola kompleksitas ekosistem data yang terus meningkat.
• Kesalahan Umum: Memberikan jawaban umum tentang "lebih banyak data" atau "lebih banyak AI." Tidak dapat menyebutkan tren, konsep (seperti data mesh), atau teknologi spesifik.
• Potensi Pertanyaan Lanjutan:
  • Apa pendapat Anda tentang konsep "analytics engineer"?
  • Bagaimana Anda secara pribadi tetap up-to-date dengan teknologi dan tren baru di bidang data?
  • Tren mana dari ini yang paling ingin Anda kerjakan?

Wawancara Tiruan AI

Menggunakan alat AI untuk wawancara tiruan dapat membantu Anda menyempurnakan jawaban dan merasa nyaman dalam mengartikulasikan konsep teknis yang kompleks di bawah tekanan. Jika saya adalah pewawancara AI yang dirancang untuk peran Data Development, saya akan berfokus pada area-area utama ini:

Fokus Satu: Pengetahuan Dasar dan Kejelasan

Sebagai pewawancara AI, saya akan menilai kemampuan Anda untuk menjelaskan konsep inti dengan jelas dan ringkas. Saya mungkin bertanya, "Jelaskan perbedaan antara database kolumnar dan database berorientasi baris, dan mengapa kolumnar lebih disukai untuk analitik." Saya akan mendengarkan istilah kunci seperti "efisiensi I/O," "kompresi," dan "pola query" untuk mengevaluasi kedalaman dan ketepatan pemahaman Anda.

Fokus Dua: Desain Sistem Praktis

Sebagai pewawancara AI, saya akan menyelidiki kemampuan Anda untuk menerapkan pengetahuan teoretis untuk memecahkan masalah praktis. Misalnya, saya mungkin menyajikan skenario: "Anda perlu merancang pipeline yang memproses 1 terabyte file log setiap hari dari bucket S3. Jelaskan arsitektur dan pilih alat yang sesuai." Saya akan mengevaluasi jawaban Anda berdasarkan pilihan teknologi (misalnya, Spark vs. skrip yang lebih sederhana), pertimbangan biaya dan skalabilitas, dan apakah Anda menyebutkan komponen penting seperti orkestrasi dan pemantauan.

Fokus Tiga: Kecakapan SQL dan Coding Praktis

Sebagai pewawancara AI, saya akan menguji keterampilan praktis Anda. Saya mungkin memberi Anda skema untuk beberapa tabel dan meminta Anda untuk "Menulis query SQL untuk menghitung rata-rata bergerak 7 hari pengguna aktif harian." Saya akan menganalisis kode Anda untuk kebenaran, efisiensi, dan kejelasan, khususnya memeriksa pemahaman yang tepat tentang window functions dan manipulasi tanggal.

Mulai Latihan Wawancara Tiruan Anda

Klik untuk memulai latihan simulasi 👉 OfferEasy AI Interview – AI Mock Interview Practice to Boost Job Offer Success

Baik Anda lulusan baru 🎓, pengubah karir 🔄, atau menargetkan perusahaan impian Anda 🌟 — alat ini memberdayakan Anda untuk berlatih lebih efektif dan bersinar di setiap wawancara.

Penulis & Peninjau

Artikel ini ditulis oleh Michael Chen, Senior Data Architect, dan ditinjau keakuratannya oleh Leo, direktur rekrutmen HR senior. Terakhir diperbarui: Juni 2025