Entrevistar para un puesto de datos hoy garantiza casi que te enfrentarás a un conjunto enfocado de preguntas de entrevista de Databricks. Ya seas un ingeniero de datos, un profesional de aprendizaje automático o un líder de análisis, presentarte preparado puede ser la diferencia entre el éxito y el fracaso. El Entrevistador Copiloto de Verve AI es tu compañero de preparación más inteligente, que ofrece entrevistas simuladas adaptadas a roles de Databricks. Comienza gratis en https://vervecopilot.com.
Databricks se ha convertido rápidamente en la plataforma de análisis unificado de facto. Los empleadores quieren pruebas de que puedes navegar por clusters, Delta Lake y optimización avanzada de Spark. Dominar las 30 preguntas de entrevista de Databricks más comunes a continuación aumentará tu confianza, aclarará tu narrativa y te ayudará a mostrar tu impacto, exactamente lo que buscan los equipos de contratación ocupados.
¿Qué son las Preguntas de Entrevista de Databricks?
En resumen, las preguntas de entrevista de Databricks evalúan qué tan bien un candidato puede diseñar, implementar y escalar flujos de trabajo de datos con Databricks. Abarcan la configuración de clusters, la colaboración en notebooks, la confiabilidad de Delta Lake, la optimización del rendimiento, la gobernanza de seguridad y el streaming en tiempo real. Espera indicaciones basadas en escenarios, hipotéticos de mejores prácticas y reflexiones sobre proyectos pasados. Los empleadores se basan en estas preguntas para verificar que puedes ir más allá de los tutoriales y ofrecer resultados de calidad de producción en el Lakehouse de Databricks.
¿Por qué los Entrevistadores Hacen Preguntas de Entrevista de Databricks?
Los equipos de datos modernos manejan pipelines a escala de petabytes, notebooks interfuncionales y SLAs agresivos. Los entrevistadores necesitan confirmar que comprendes los matices de la plataforma: compensaciones de escalado automático, orquestación de trabajos, linaje de datos y controles de costos. Al hacer preguntas de entrevista de Databricks, evalúan la profundidad técnica, el enfoque de resolución de problemas, la claridad de la comunicación y un ojo para la gobernanza. También miden qué tan rápido puedes traducir conceptos evolutivos de código abierto como Delta Lake, Photon o AutoML en victorias comerciales reales.
“El éxito es donde la preparación y la oportunidad se encuentran.” — Bobby Unser
Tu oportunidad es la próxima entrevista; la preparación comienza ahora.
Lista de Vista Previa: Las 30 Preguntas de Entrevista de Databricks
¿Qué es Databricks y cuáles son sus características clave?
¿Qué es un cluster de Databricks?
¿Qué son los notebooks en Databricks?
¿Cómo funciona Delta Lake en Azure Databricks?
¿Qué es Spark SQL y cómo se usa en Databricks?
¿Cómo se escala un cluster en Azure Databricks?
¿Puedes explicar el proceso de migración de un trabajo de Spark desde un entorno local a Azure Databricks?
¿Cómo se solucionan problemas de rendimiento en Azure Databricks?
¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para optimizar trabajos de Spark en Databricks?
¿Cómo manejarías la ingesta de datos en Databricks?
¿Puedes describir los componentes principales de la plataforma Databricks y cómo interactúan?
¿Cómo gestionas el control de versiones para los notebooks en Databricks?
¿Puedes discutir cómo Delta Lake mejora la gestión de datos en Databricks?
¿Cuál es tu experiencia utilizando Databricks para flujos de trabajo de aprendizaje automático?
¿Cómo configuras y gestionas clusters en Databricks?
¿Puedes explicar la diferencia entre Databricks SQL y los notebooks de Databricks?
¿Cómo monitoreas y solucionas problemas de rendimiento en Databricks?
¿Qué estrategias empleas para garantizar la gobernanza de datos y la seguridad en Databricks?
¿Puedes describir un proyecto desafiante en el que trabajaste en Databricks y cómo superaste los obstáculos?
¿Cómo manejas el "piping" de datos en un pipeline de datos usando Databricks?
¿Cuál es el rol de AutoML en Databricks?
¿Cómo optimizas el almacenamiento de datos en Databricks?
¿Puedes explicar el concepto de procesamiento de datos sin servidor en Databricks?
¿Cómo configuras un entorno de DESARROLLO en Databricks?
¿Qué puedes lograr usando APIs en Databricks?
¿Puedes nombrar algunas reglas de un ámbito de secretos en Databricks?
¿Cómo eliminas la lista de acceso IP en Databricks?
¿Puedes explicar la diferencia entre cargas de trabajo de análisis de datos y cargas de trabajo de ingeniería de datos en Databricks?
¿Qué sabes sobre los pools de SQL en Databricks?
¿Cómo manejarás el código de Databricks al trabajar con Git o TFS en un equipo?
Abajo, cada pregunta sigue la estructura estricta solicitada, asegurando que conozcas la intención detrás de ella, cómo enmarcar tu respuesta y cómo suena una respuesta sólida en una conversación real.
1. ¿Qué es Databricks y cuáles son sus características clave?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Los entrevistadores a menudo comienzan con esta indicación fundamental para verificar que comprendes la plataforma a un alto nivel, incluido su espacio de trabajo colaborativo, motor Spark optimizado, capa Delta Lake e infraestructura administrada. Demostrar una respuesta concisa pero completa muestra que puedes orientar a partes interesadas no técnicas, establecer contexto arquitectónico y anclar preguntas de entrevista de Databricks más profundas más adelante en la entrevista. Buscan claridad, exhaustividad y relevancia para el valor comercial.
Cómo responder:
Comienza con una definición de una línea: Databricks es una plataforma de análisis unificada construida alrededor de Apache Spark. Menciona notebooks colaborativos, clusters de escalado automático, confiabilidad ACID de Delta Lake, integraciones de ML y uso compartido seguro de datos. Destaca la implementación agnóstica de la nube en AWS, Azure o GCP. Relaciona las características con los puntos débiles: pipelines de datos simplificados, experimentación más rápida, reducción de la sobrecarga de DevOps. Concluye con por qué esas características importan para los objetivos de la empresa.
Ejemplo de respuesta:
“Databricks es esencialmente una plataforma Lakehouse administrada que superpone notebooks colaborativos y un tiempo de ejecución Spark optimizado sobre el almacenamiento de objetos en la nube. En roles anteriores, lo usé para unir datos brutos de clickstream en tablas Delta, aplicar análisis SQL y entrenar modelos de ML, todo en el mismo espacio de trabajo. Características como los clusters de escalado automático mantuvieron los costos bajo control, mientras que las garantías ACID de Delta Lake significaron que podíamos ejecutar escrituras de streaming y BI por lotes en una copia de los datos. Esa agilidad de extremo a extremo es la razón por la que las empresas eligen Databricks y por la que disfruto trabajando con él.”
2. ¿Qué es un cluster de Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Una definición clara del cluster indica que comprendes la columna vertebral de cómputo de cada notebook o trabajo. Los reclutadores necesitan ver que aprecias los roles de los nodos, la separación entre driver y worker, el escalado automático y la gobernanza de costos. La mala gestión de los clusters puede disparar los presupuestos o estrangular el rendimiento, por lo que este primer elemento de preguntas de entrevista de Databricks filtra a los candidatos por madurez operativa.
Cómo responder:
Explica que un cluster es un conjunto de VMs creadas por Databricks para ejecutar cargas de trabajo de Spark. Menciona los drivers que orquestan las tareas, los workers que las ejecutan y las configuraciones como tipos de instancia, escalado automático y precios spot. Discute los clusters interactivos frente a los de trabajo y señala cómo se adjuntan las bibliotecas. Termina haciendo referencia a las pestañas de monitoreo y cómo apagas los clusters inactivos para ahorrar gastos.
Ejemplo de respuesta:
“Pienso en un cluster de Databricks como el motor de cómputo elástico bajo cada notebook o trabajo programado. El nodo driver maneja el SparkContext, mientras que los nodos worker ejecutan tareas en paralelo. En mi último proyecto, utilicé un cluster de trabajo con escalado automático que creció de 2 a 20 nodos durante nuestro ETL nocturno, y luego se terminó automáticamente, reduciendo los costos en un 45 por ciento. Seleccionar la familia de nodos correcta, habilitar instancias spot y ajustar los umbrales de escalado automático fueron críticos para cumplir con nuestro SLA de dos horas.”
3. ¿Qué son los notebooks en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Los entrevistadores preguntan para confirmar que puedes aprovechar los notebooks para el desarrollo iterativo, la visualización y la colaboración entre lenguajes. También desean información sobre los hábitos de control de versiones, el diseño modular y cómo traduces la experimentación en notebooks en pipelines de producción, temas clave en muchas preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Describe los notebooks como documentos basados en navegador donde ejecutas comandos de Python, SQL, Scala o R. Menciona la visualización integrada, los comentarios en markdown y la coautoría en tiempo real. Explica cómo modularizas la lógica, parametrizas las celdas para reutilizarlas y exportas a trabajos o repositorios. Toca el historial de revisiones y la integración de Git para la gobernanza.
Ejemplo de respuesta:
“Los notebooks son mi navaja suiza. Perfilo JSON crudo en una celda de Python, cambio a SQL para la agregación, documento hallazgos junto al código y comparto enlaces con analistas. El trimestre pasado incorporamos a un nuevo científico de datos; ella se unió a mi sesión de notebook en vivo, vio enlaces de Spark UI en tiempo real y contribuyó con ideas de optimización, todo sin dolores de cabeza de configuración local. Más tarde, promocioné ese notebook a un trabajo programado con parámetros de entrada, convirtiendo la exploración ad-hoc en un paso ETL repetible.”
4. ¿Cómo funciona Delta Lake en Azure Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Delta Lake es la capa de almacenamiento central detrás de la visión Lakehouse de Databricks. Confirmar tu dominio muestra que puedes manejar transacciones ACID, evolución de esquemas y "time travel", capacidades que reducen los errores de datos y aumentan la confianza. Espera esto entre las principales preguntas de entrevista de Databricks para roles que tocan la confiabilidad de los datos.
Cómo responder:
Comienza con su propósito: aportar garantías similares a las bases de datos a archivos parquet en el almacenamiento de objetos en la nube. Explica el registro de transacciones, el protocolo de confirmación y cómo las escrituras de Delta adjuntan metadatos. Menciona vacuum, optimize y Z-ordering para el rendimiento. Destaca la unificación de streaming y lotes.
Ejemplo de respuesta:
“En Azure Databricks, Delta Lake se asienta sobre ADLS como un conjunto de archivos parquet más un directorio deltalog. Cada escritura adjunta una confirmación JSON, lo que nos brinda aislamiento de instantáneas y reversión, súper útil cuando una mala alimentación upstream corrompió la carga de ayer; simplemente volví a la versión anterior y mantuve los dashboards en verde. Programo comandos OPTIMIZE y VACUUM para mantener los archivos compactos y uso la aplicación de esquemas para que las columnas inesperadas no rompan silenciosamente la producción.”
5. ¿Qué es Spark SQL y cómo se usa en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Spark SQL es la lengua franca que une a analistas e ingenieros. Los entrevistadores quieren pruebas de que puedes combinar la sintaxis declarativa con el motor distribuido de Spark para minimizar las "shuffles" y la codificación práctica en Java. Este punto de preguntas de entrevista de Databricks de nivel intermedio separa a los candidatos que pueden crear consultas de alto rendimiento de aquellos que solo copian ejemplos.
Cómo responder:
Define Spark SQL como el módulo que permite consultas estructuradas sobre datos distribuidos. Señala cómo los notebooks de Databricks permiten celdas %sql o APIs de DataFrame. Discute el optimizador Catalyst, las decisiones basadas en costos y cómo almacenas en caché o "broadcast" para mejorar los "joins". Termina con la integración con herramientas de BI.
Ejemplo de respuesta:
“Me encanta Spark SQL porque me permite expresar transformaciones complejas con una sintaxis familiar mientras el motor maneja la paralelización. En un notebook de Databricks, ingiero CSV a un DataFrame, creo una vista temporal y ejecuto agregaciones SQL que Spark convierte en DAGs optimizados. En un proyecto financiero, reemplazar un bucle de UDF de Python con una sola función de ventana de Spark SQL redujo el tiempo de ejecución de 40 minutos a menos de 5.”
6. ¿Cómo se escala un cluster en Azure Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
La escalabilidad afecta el rendimiento, el costo y el cumplimiento de los SLAs. Los gerentes de contratación necesitan saber que puedes dimensionar correctamente los recursos, interpretar métricas y evitar el aprovisionamiento excesivo o insuficiente. Este punto de preguntas de entrevista de Databricks profundiza en la filosofía de planificación de capacidad.
Cómo responder:
Explica el escalado vertical (nodos más grandes), horizontal (más nodos) y el escalado automático. Haz referencia a factores: volumen de datos, recuento de particiones, picos de etapas de "shuffle", memoria del "executor" y E/S de red. Comparte cómo perfilas con Ganglia o Spark UI, y luego ajustas las familias de nodos o los workers mínimos/máximos.
Ejemplo de respuesta:
“En un trabajo de streaming vimos OOMs de "executor" a medida que crecían los datos, así que primero intenté el escalado horizontal: aumenté los workers de 4 a 12. Eso resolvió el rendimiento pero los costos se dispararon. Al monitorear el "skew" en Spark UI, me di cuenta de que principalmente necesitábamos más memoria por núcleo, así que cambié a nodos E16 y restablecí el máximo de workers a 8. El escalado automático ahora oscila entre 3 y 8 según el "backlog", cumpliendo los objetivos de latencia y reduciendo el gasto mensual en un 30 por ciento.”
7. ¿Puedes explicar el proceso de migración de un trabajo de Spark desde un entorno local a Azure Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
La migración revela tu comprensión de la paridad del entorno, la gestión de dependencias y la evolución de los formatos de datos. Los empleadores quieren asegurarse de que puedes migrar cargas de trabajo sin tiempo de inactividad, un tema recurrente en las preguntas de entrevista de Databricks empresariales.
Cómo responder:
Resume el empaquetado del código como una "wheel" o JAR, la refactorización de rutas de archivos a almacenamiento en la nube, el intercambio de "parquet" local por Delta y la verificación de la compatibilidad de bibliotecas con el Entorno de Ejecución de Databricks. Menciona scripts de inicialización de clusters, secretos para credenciales y pruebas en staging.
Ejemplo de respuesta:
“Cuando trasladamos un trabajo de Spark de análisis de sentimiento, primero contenedorizamos las dependencias, subimos la "wheel" a DBFS y la referenciamos en la configuración del cluster de trabajo. Cambié las rutas codificadas file:// a abfss:// ADLS, convertí los "sinks" de parquet a Delta para seguridad ACID y validé con pruebas unitarias en una muestra pequeña. Después de ejecutar A/B las salidas antiguas vs. nuevas, hicimos el cambio en una ventana de una hora sin pérdida de datos.”
8. ¿Cómo se solucionan problemas de rendimiento en Azure Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
La habilidad de diagnóstico separa a los juniors de los seniors. Los entrevistadores quieren escuchar un enfoque sistemático utilizando Spark UI, Ganglia, logs de eventos y planes de consulta. Es uno de los preguntas de entrevista de Databricks más prácticos.
Cómo responder:
Describe la verificación de DAGs de etapas para "skew", la revisión de métricas de "executor", el análisis de "shuffle read/write", la verificación de recuentos de particiones y la inspección de logs del driver. Habla sobre el uso de planes Explain, "toggles" de ejecución de consulta adaptativa y muestreo de datos para aislar "hotspots".
Ejemplo de respuesta:
“Mi "playbook" comienza en Spark UI: ordeno las etapas por duración, busco tareas que se retrasan. Recientemente encontré que el 90 por ciento del tiempo se dedicaba a una partición, "skew" clásico. "Hash-salting" la clave redistribuyó la carga y redujo el tiempo del trabajo de 70 a 18 minutos. También observo Ganglia para picos de "garbage collection" de JVM; si el GC sube más del 15 por ciento, ajusto la memoria del "executor" o los núcleos.”
9. ¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para optimizar trabajos de Spark en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
El conocimiento de optimización mantiene los costos bajos y los SLAs seguros. Las empresas evalúan la sabiduría de "caching", la optimización de particiones y las estrategias de "join", todo esperado en preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Menciona evitar transformaciones amplias, persistir solo DataFrames reutilizados, apuntar a particiones de 100-200 MB, usar "broadcast joins" para tablas pequeñas y habilitar la ejecución de consultas adaptativa. Destaca el escalado automático de clusters y la ejecución de Photon donde esté disponible.
Ejemplo de respuesta:
“En nuestro modelo de "churn" de clientes, almacenamos en caché el DataFrame de características unidas una vez, forzando el almacenamiento en memoria porque se reutiliza en tres "joins" posteriores. Unimos las particiones a 150 MB, evitando la sobrecarga de archivos pequeños. Al "broadcastear" la tabla de búsqueda de países de 2 MB, eliminamos una etapa de "shuffle", reduciendo dos minutos por cada época de entrenamiento.”
10. ¿Cómo manejarías la ingesta de datos en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
La ingesta es trabajo del primer día para la mayoría de los ingenieros de datos. Las empresas quieren asegurarse de que comprendes los conectores, la aplicación de esquemas y la tolerancia a fallos, recurrente en preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Discute Auto Loader para "drops" en la nube, Kafka o Event Hubs para streaming y JDBC para RDBMS. Cubre la inferencia de esquemas, el mapeo de columnas, las cargas incrementales y la estrategia de DLQ. Finaliza con el monitoreo a través de métricas de streaming.
Ejemplo de respuesta:
“Prefiero Auto Loader para los "drops" de S3; rastrea nuevos archivos a través de notificaciones de archivos, los agrega a una tabla Delta de Bronce y captura registros corruptos en una ruta de "bad-records". Para datos de sensores en tiempo real, uso Spark Structured Streaming con Kafka, estableciendo ubicaciones de "checkpoint" en DBFS para habilitar la entrega exactamente una vez.”
11. ¿Puedes describir los componentes principales de la plataforma Databricks y cómo interactúan?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
La visión arquitectónica holística indica seniority. Este chequeo de preguntas de entrevista de Databricks verifica tu capacidad para mapear clusters, espacios de trabajo, trabajos, Delta Lake, MLflow y puntos finales SQL en una imagen coherente.
Cómo responder:
Explica que los usuarios colaboran a través de espacios de trabajo que albergan notebooks y repositorios. Los clusters ejecutan código, almacenando datos en Delta Lake en el almacenamiento en la nube. Los trabajos orquestan ejecuciones de producción; MLflow rastrea experimentos; Databricks SQL sirve consultas de BI. Unity Catalog gobierna metadatos y permisos en todas las capas.
Ejemplo de respuesta:
“El espacio de trabajo es como nuestro IDE y centro de conocimiento. Los ingenieros crean clusters, adjuntan notebooks y ejecutan ETL que aterriza en Delta. Los trabajos envuelven esos notebooks para la programación. Los analistas acceden a las mismas tablas usando dashboards de Databricks SQL. Los equipos de ML extraen características de Delta, entrenan modelos rastreados en MLflow y registran versiones ganadoras para su implementación. Unity Catalog mantiene los permisos consistentes en todo.”
12. ¿Cómo gestionas el control de versiones para los notebooks en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
El control de versiones evita silos de conocimiento y errores de regresión. Los entrevistadores esperan fluidez en Git y conocimientos de CI/CD en preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Menciona Databricks Repos para la integración de Git, flujos de trabajo de "branch", "pull requests" y diferencias de notebooks. Explica la exportación de notebooks como .dbc o .py para pipelines. Toca las pruebas automatizadas a través de Databricks CLI o REST API.
Ejemplo de respuesta:
“Reflejamos nuestros Repos de Databricks en GitHub. Cada característica obtiene una rama; los notebooks se guardan como archivos fuente para que los revisores puedan comentar línea por línea. Una Acción de GitHub activa databricks runs submit en un cluster de desarrollo, ejecutando pruebas unitarias antes de fusionar. Ese pipeline detectó un cambio que rompía la última "sprint", ahorrándonos una reversión nocturna.”
13. ¿Puedes discutir cómo Delta Lake mejora la gestión de datos en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Más allá de lo básico, buscan tu apreciación de la gobernanza, la confiabilidad y el costo. Esencial entre las preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Destaca transacciones ACID, aplicación de esquemas, merge-into, "time travel" y vacuum. Enfatiza la CDC simplificada, lecturas más rápidas a través del salto de datos y lotes/streaming unificados.
Ejemplo de respuesta:
“Delta Lake convirtió nuestro desordenado pantano de datos de S3 en un "lakehouse" gobernado. Usamos MERGE INTO para actualizaciones de CDC, SET TBLPROPERTIES para etiquetar PII y "time travel" para depurar informes. Un viernes, un analista notó anomalías en los picos; con Delta, consulté la tabla en la versión del jueves, aislé la carga defectuosa y revertí en minutos.”
14. ¿Cuál es tu experiencia utilizando Databricks para flujos de trabajo de aprendizaje automático?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Muestra amplitud: ¿puedes pasar de ETL a ML? Comunes preguntas de entrevista de Databricks para híbridos de ciencia de datos.
Cómo responder:
Describe la ingeniería de características en notebooks, el entrenamiento escalable con autologging de MLflow, el seguimiento de ejecuciones, "sweeps" de hiperparámetros a través de Hyperopt, el registro de modelos y la implementación.
Ejemplo de respuesta:
“Construí un clasificador de "churn" donde los datos de registro crudos aterrizaban en Delta, Spark SQL creaba características y lancé XGBoost distribuido en 16 nodos GPU. MLflow capturó métricas y artefactos, y el mejor modelo se registró automáticamente. Nuestro trabajo de MLOps luego empaquetó el modelo en un endpoint de función de Azure, todo orquestado dentro de Databricks.”
15. ¿Cómo configuras y gestionas clusters en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
La competencia operativa en el ciclo de vida del cluster es vital. Esta preguntas de entrevista de Databricks garantiza que puedas equilibrar rendimiento y costo.
Cómo responder:
Cubre la creación de UI y API, el dimensionamiento de nodos, la mezcla de instancias spot/ondemand, bibliotecas, scripts de inicialización, etiquetas para seguimiento de costos y políticas de "polygon" para cumplimiento. Menciona la auto-terminación.
Ejemplo de respuesta:
“Plantillo las configuraciones de clusters como JSON y las lanzo a través del proveedor Terraform de Databricks. Cada entorno (dev, QA, prod) utiliza políticas para restringir las familias de instancias. Los scripts de inicialización instalan bibliotecas propietarias, y las etiquetas alimentan nuestros dashboards de FinOps para que finanzas puedan atribuir costos por equipo.”
16. ¿Puedes explicar la diferencia entre Databricks SQL y los notebooks de Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Aclara el ajuste de la herramienta para los "personas" de la audiencia. Un elemento básico entre las preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Señala que Databricks SQL ofrece una interfaz amigable para BI, endpoints gobernados y visualización, mientras que los notebooks permiten código multilingüe, exploración ad-hoc y pipelines complejos.
Ejemplo de respuesta:
“Doy acceso a los analistas a Databricks SQL; escriben consultas, programan alertas y comparten dashboards sin tocar las configuraciones de clusters. Cuando se requiere ingeniería de características más profunda, cambio a notebooks donde puedo intercalar Python y Scala, trazar resultados y enviar código a Git.”
17. ¿Cómo monitoreas y solucionas problemas de rendimiento en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Asegura la profundidad de la solución de problemas (variación de la Q8). Sigue siendo clave para preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Habla sobre métricas de cluster, Spark UI, Ganglia, logs de eventos e integraciones con Datadog o Azure Monitor. Indica los pasos: detectar, diagnosticar causa raíz, remediar.
Ejemplo de respuesta:
“Enviamos métricas de cluster a Datadog y establecemos alertas para CPU de "executor" superior al 80 por ciento durante 10 minutos. Cuando se activa, abro Spark UI, profundizo en las tareas lentas y a menudo detecto "skew" o índices faltantes. Reparticiono o ajusto "broadcast hints", luego vuelvo a ejecutar una porción de prueba antes de escalar los cambios.”
18. ¿Qué estrategias empleas para garantizar la gobernanza de datos y la seguridad en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
La gobernanza es crítica para sectores regulados, por lo tanto, frecuente en preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Cita Unity Catalog, seguridad a nivel de fila y columna, ámbitos de secretos, aislamiento de red, listas de acceso IP, cifrado, logs de auditoría y RBAC.
Ejemplo de respuesta:
“Almacenamos secretos como credenciales de DB en un "key vault" con ámbito, aplicamos filtros a nivel de fila para usuarios de la UE a través de Unity Catalog y restringimos el acceso al espacio de trabajo a los bloques CIDR corporativos. Los logs de auditoría se envían a un SIEM para que seguridad pueda marcar anomalías. Durante una auditoría de cumplimiento, esos controles pasaron sin hallazgos.”
19. ¿Puedes describir un proyecto desafiante en el que trabajaste en Databricks y cómo superaste los obstáculos?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Comportamiento se une a competencia técnica. Un clásico entre preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Estructura con STAR. Enfatiza escala, restricciones, creatividad, resultados medibles.
Ejemplo de respuesta:
“El año pasado migré un almacén Oracle de 120 TB al Lakehouse de Databricks en cuatro meses. Las discrepancias de tipos de datos y la lógica PL/SQL heredada fueron obstáculos. Reescribí procedimientos en Spark SQL, usé Delta MERGE para CDC y paralelice la ingesta con Auto Loader. Redujimos el "batch" nocturno de 9 horas a 90 minutos y ahorramos un 60 por ciento en costos.”
20. ¿Cómo manejas el "piping" de datos en un pipeline de datos usando Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Verifica la competencia de orquestación de "end-to-end". Aparece a menudo en listas de preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Explica las capas "bronze-silver-gold", streaming vs "batch", uso de flujos de trabajo, disparadores de eventos y manejo de errores.
Ejemplo de respuesta:
“Nuestros pipelines se ejecutan en tres capas: Bronce ingesta JSON crudo, Plata limpia y une, Oro agrega para BI. Orquesto con Flujos de Trabajo de Databricks; cada tarea activa la siguiente al éxito. Las tareas fallidas envían mensajes a Slack a través de un webhook, y las reintentos siguen un "backoff" exponencial.”
21. ¿Cuál es el rol de AutoML en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Muestra conciencia de los aceleradores de productividad. Aparece en preguntas de entrevista de Databricks con visión de futuro.
Cómo responder:
Describe la selección automatizada de características, "sweeps" de modelos, seguimiento de experimentos y cómo reduce las barreras de entrada pero aún permite la anulación por expertos.
Ejemplo de respuesta:
“Usé AutoML para establecer una línea base para un modelo de "lead-scoring". En dos horas evaluó 50 pipelines, mostró la importancia de las características y registró resultados en MLflow. Más tarde ajustamos manualmente el mejor modelo, pero AutoML nos permitió alcanzar rápidamente un AUC de 0.79 y resaltó los riesgos de "leakage" temprano.”
22. ¿Cómo optimizas el almacenamiento de datos en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
La ineficiencia de almacenamiento equivale a facturas grandes. Por lo tanto, común en preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Menciona la compresión Delta, el "partition pruning", OPTIMIZE con Z-ORDER, vacuum y políticas de almacenamiento por niveles.
Ejemplo de respuesta:
“Los trabajos semanales de OPTIMIZE compactan archivos pequeños; Z-ORDER por customer_id acelera las búsquedas puntuales en 4 veces. Retenemos datos calientes en almacenamiento "premium" durante 30 días, luego archivamos en "cool tier", automatizado a través de políticas de ciclo de vida, ahorrando aproximadamente 20 k USD anualmente.”
23. ¿Puedes explicar el concepto de procesamiento de datos sin servidor en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Sin servidor muestra madurez de costos y operaciones. Surge en nuevas preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Define sin servidor como cómputo auto-provisionado por consulta/trabajo con inicio instantáneo y cero costo inactivo. Menciona endpoints sin servidor de Databricks SQL y el próximo sin servidor Photon para ETL.
Ejemplo de respuesta:
“Nuestros analistas de marketing ejecutan SQL ad-hoc en un "warehouse" sin servidor. Las consultas comienzan en segundos y ya no pagamos por clusters inactivos durante la noche. La facturación basada en el uso más la suspensión automática redujeron los costos de cómputo de BI en un 55 por ciento.”
24. ¿Cómo configuras un entorno de DESARROLLO en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
La separación de entornos evita accidentes en producción. Un ángulo básico de preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Habla sobre espacios de trabajo separados, ramas de características, clusters de menor costo, subconjuntos de datos de muestra y pipelines de CI que apuntan a metales de catálogo de Unity de desarrollo.
Ejemplo de respuesta:
“Tenemos espacios de trabajo de desarrollo, staging y producción aislados. Desarrollo usa un pequeño cluster con escalado automático limitado a 4 nodos con instancias spot. Las muestras de datos reflejan esquemas pero están anonimizadas. Las fusiones de PR activan pruebas en el espacio de trabajo de desarrollo antes de la promoción.”
25. ¿Qué puedes lograr usando APIs en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
El conocimiento de API muestra habilidades de automatización. Aparece en muchas preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Enumera las APIs de cluster, trabajo, DBFS, MLflow y espacio de trabajo. Explica la automatización de envíos de trabajos, la obtención de resultados de ejecuciones o la gestión de secretos.
Ejemplo de respuesta:
“Escribí un trabajo de Jenkins que llama a la API Runs Submit para lanzar pruebas de integración en cada commit de Git, luego consulta la API Runs Get para obtener el estado. Si las pruebas pasan, el pipeline usa la API Workspace para importar notebooks a producción.”
26. ¿Puedes nombrar algunas reglas de un ámbito de secretos en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Los detalles de seguridad garantizan el cumplimiento. Frecuentes preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Indica que los nombres de secretos no pueden exceder los 128 caracteres, los ámbitos pueden basarse en ACL o "key-vault", los secretos se codifican en base64, solo son legibles en el driver y no puedes recuperar texto plano a través de la UI después de la creación.
Ejemplo de respuesta:
“En la práctica, respaldamos los ámbitos con Azure Key Vault para que las políticas de rotación estén centralizadas. Los desarrolladores solo obtienen derechos de READ; solo los "service principals" pueden escribir. Los nombres siguen el formato "kebab case" y nunca incluyen PII. Estas reglas pasaron nuestra auditoría SOC2.”
27. ¿Cómo eliminas la lista de acceso IP en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Prueba la familiaridad con los controles de seguridad del espacio de trabajo.
Cómo responder:
Explica cómo navegar a Consola de Administración → Red, seleccionar la lista de acceso, hacer clic en Eliminar, o usar delete de la API Workspace. Enfatiza asegurar que ninguna IP crítica pierda el acceso.
Ejemplo de respuesta:
“Normalmente scripto los cambios con la API de Lista de Acceso IP. Primero, listo todas las entradas, guardo una copia de seguridad, luego llamo a DELETE en el list_id específico. Después de la eliminación, verifico accediendo al espacio de trabajo desde una IP de prueba para confirmar la denegación esperada.”
28. ¿Puedes explicar la diferencia entre cargas de trabajo de análisis de datos y cargas de trabajo de ingeniería de datos en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Verifica la comprensión de "personas" y la asignación de recursos, importante en preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Define el análisis como consultas interactivas y de corta duración para "insights", a menudo a través de Databricks SQL. Las cargas de trabajo de ingeniería son ETL programados, construcción de pipelines, cómputo más pesado. Distingue la configuración del cluster, SLAs y gobernanza.
Ejemplo de respuesta:
“Nuestro grupo de análisis utiliza endpoints SQL sin servidor en pequeñas porciones de datos. Ingeniería de datos ejecuta ETL nocturnos en clusters de trabajo con mayor memoria. Etiquetamos los clusters de manera diferente para que los informes de "chargeback" mantengan los presupuestos justos.”
29. ¿Qué sabes sobre los pools de SQL en Databricks?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
Aclara el conocimiento inter-servicio.
Cómo responder:
Señala que los "SQL pools" residen en Azure Synapse, no son nativos de Databricks, pero Databricks SQL ofrece "warehouses" análogos. Discute la interoperabilidad a través de JDBC.
Ejemplo de respuesta:
“Si bien los "SQL pools" residen en Azure Synapse, me he conectado a Databricks a través del conector Synapse integrado para leer tablas históricas. Para cargas de trabajo puramente de "lakehouse", los "warehouses" de Databricks SQL nos brindan una escalabilidad similar sin aprovisionamiento separado.”
30. ¿Cómo manejarás el código de Databricks al trabajar con Git o TFS en un equipo?
Por qué te podrían hacer esta pregunta:
La higiene de la colaboración es vital. Un favorito final de preguntas de entrevista de Databricks.
Cómo responder:
Explica el uso de Databricks Repos, ramificación, "pull requests", "linting", "pre-commit hooks" y trabajos de CI que validan notebooks.
Ejemplo de respuesta:
“Tratamos los notebooks como código. Cada rama de características ejecuta automáticamente el formateador "black" en las versiones exportadas de .py. Un pipeline convierte los notebooks a HTML para comentarios de revisión. Solo después de las aprobaciones, fusionamos a la rama principal; un trabajo final de CI lo implementa en el espacio de trabajo de producción.”
Otros Consejos para Prepararse para Preguntas de Entrevista de Databricks
Simula presión: ensaya con un reclutador de IA como Verve AI Interview Copilot para obtener retroalimentación instantánea y pistas de tiempo.
Construye un proyecto personal: carga datos abiertos en Delta, optimízalo y comparte un repositorio de GitHub; las historias concretas impresionan a los entrevistadores.
Domina Spark UI: las capturas de pantalla de cuellos de botella de rendimiento resueltos son excelentes diapositivas de portafolio.
Mantente actualizado: sigue las notas de lanzamiento oficiales; mencionar las fechas de GA de Photon o Unity Catalog muestra pasión.
Realiza entrevistas simuladas: Verve AI te ofrece "drills" dinámicos específicos de la empresa 24/7, sin necesidad de tarjeta de crédito: https://vervecopilot.com.
Revisa marcos de comportamiento: muchas rondas técnicas terminan con la adecuación cultural, así que prepara historias STAR sobre las preguntas de entrevista de Databricks anteriores.
Cita de mentalidad para recordar: “La mejor salida es siempre seguir adelante.” — Robert Frost
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Preguntas Frecuentes
P1: ¿Se requieren certificaciones de Databricks para responder bien a las preguntas de entrevista de Databricks?
No, las certificaciones ayudan, pero las historias de proyectos reales y una comprensión clara de los fundamentos de Spark importan más.
**P2: ¿Cuántas preguntas de entrevista de Databricks debo esperar en una sesión?
Las rondas técnicas suelen elegir entre 8 y 12, pero conocer las 30 asegura que estés preparado para seguimientos.
**P3: ¿Esperan los reclutadores un conocimiento profundo de Scala para las preguntas de entrevista de Databricks?
Python es suficiente para la mayoría de los roles, sin embargo, comprender las raíces JVM de Spark y la sintaxis básica de Scala te da una ventaja.
**P4: ¿Puedo referenciar Verve AI durante la entrevista?
Absolutamente: compartir que practicaste con herramientas como Verve AI Interview Copilot muestra iniciativa y hábitos de preparación modernos.
Desde el currículum hasta la ronda final, Verve AI te apoya en cada paso del camino. Prueba el Interview Copilot hoy: practica de manera más inteligente, no más dura: https://vervecopilot.com
