1. З яким найбільшим об’ємом даних працював? Чим обробляв?

Відповідь: Найбільший обсяг даних, з яким я працював, — це близько 5 TB історичних даних про транзакції в e-commerce платформі (замовлення, кліки, поведінка користувачів за 3 роки). Це включало 100+ млн рядків.

Чим обробляв:

• Spark (PySpark): Для розподілених обчислень — агрегація, фільтрація, join великих датасетів. Використав для ETL, бо стандартний pandas не справлявся з пам'яттю.
• BigQuery: Для SQL-запитів на великих даних — швидкі запити на терабайти без локального зберігання.
• Процес: Завантажував дані в кластер, оптимізував (partitioning), виконував аналіз (наприклад, сегментацію користувачів). Результат: Виявив патерни churn, що допомогло підвищити retention на 12%.

Це навчило мене важливості оптимізації запитів для великих даних.

2. Що будеш робити, якщо з іншого відділу не дають потрібні дані?

Кроки роздумів:

Відповідь: Якщо з іншого відділу не надають дані, я дотримуватимуся такого алгоритму:

1. З'ясувати причину: Напишу email або поговорю особисто, уточню, чи є затримка (технічна, юридична, пріоритети). Запропоную допомогу (наприклад, шаблон запиту).
2. Надати контекст: Поясню, чому дані потрібні (наприклад, для звіту про retention), і як це вплине на бізнес.
3. Ескалація: Якщо немає відповіді, звернуся до свого менеджера або спільного керівника для медіації.
4. Альтернативи: Поки чекаю, пошукаю проксі-дані (наприклад, з відкритих джерел) або скорочу запит до мінімуму.
5. Документація: Зафіксую комунікацію для трекінгу.

Приклад: У попередньому проекті маркетинг не дав дані про кампанії — після розмови з'ясувалося, що потрібен NDA; вирішили за 2 дні.

Мета — зберегти добрі відносини, але не зупиняти роботу.

3. Що будеш робити, якщо менеджер приймає рішення, яке повністю суперечить висновкам з твого аналізу?