Conseguir un trabajo en el campo de la ingeniería de datos o la analítica a menudo implica demostrar competencia con las herramientas modernas de transformación de datos, y dbt (Data Build Tool) es un actor clave. Prepararse para preguntas de entrevista de dbt puede ser desalentador, pero con los recursos y la práctica adecuados, puede aumentar significativamente su confianza y claridad durante el proceso de entrevista. Dominar las preguntas de entrevista de dbt que se hacen comúnmente no solo mostrará su experiencia técnica, sino que también resaltará sus habilidades para resolver problemas y su experiencia práctica. Esta guía lo equipará con el conocimiento y las estrategias para aprobar su próxima entrevista de dbt. El Interview Copilot de Verve AI es su compañero de preparación más inteligente, que ofrece entrevistas simuladas adaptadas a roles de datos. Comience gratis en Verve AI.
¿Qué son las preguntas de entrevista de dbt?
Las preguntas de entrevista de dbt están diseñadas específicamente para evaluar el conocimiento, la comprensión y la experiencia práctica de un candidato con dbt (Data Build Tool). Estas preguntas cubren una amplia gama de temas, incluidos los conceptos centrales de dbt, la configuración, las pruebas, las funciones avanzadas y los escenarios de aplicación en el mundo real. El propósito principal de estas preguntas de entrevista de dbt es evaluar qué tan bien un candidato puede utilizar dbt para resolver desafíos de transformación de datos, mantener la calidad de los datos y colaborar de manera efectiva dentro de un equipo de datos. Espere preguntas de entrevista de dbt relacionadas con tipos de modelos, gestión de dependencias, metodologías de prueba y técnicas de optimización de rendimiento. Comprender la naturaleza y el alcance de estas preguntas de entrevista de dbt es crucial para cualquier solicitante de empleo en el campo de los datos.
¿Por qué los entrevistadores hacen preguntas de entrevista de dbt?
Los entrevistadores hacen preguntas de entrevista de dbt para evaluar varias competencias clave. Quieren comprender su nivel de competencia técnica con dbt, incluida su capacidad para escribir transformaciones SQL eficientes, configurar proyectos de dbt e implementar pruebas de calidad de datos. Además, las preguntas de entrevista de dbt a menudo exploran sus habilidades para resolver problemas, como cómo depuraría un modelo fallido o manejaría cambios de esquema en los datos de origen. Los entrevistadores también quieren evaluar su experiencia práctica con dbt en escenarios del mundo real y su capacidad para colaborar de manera efectiva con otros profesionales de datos. Al hacer estas preguntas de entrevista de dbt, los entrevistadores pretenden determinar si posee las habilidades y la experiencia necesarias para contribuir de manera efectiva a su equipo de datos y ayudarlos a alcanzar sus objetivos de transformación de datos. Este es el tipo de entrevista que quiero poder dominar. La mejor manera de mejorar es practicar. Verve AI le permite ensayar preguntas de entrevista reales con retroalimentación dinámica de IA. No se requiere tarjeta de crédito.
Vista previa de la lista: Las 30 preguntas de entrevista de dbt más importantes
¿Qué es dbt (Data Build Tool)?
¿Cómo encaja dbt en el flujo de trabajo de ingeniería de datos?
¿Cuáles son los principales beneficios de usar dbt?
Diferencie dbt de las herramientas ETL tradicionales.
¿Qué tipos de modelos dbt existen?
¿Cómo se escribe un modelo dbt básico?
Explique los modelos incrementales en dbt y cuándo usarlos.
¿Cuál es el propósito del archivo
dbt_project.yml?¿Cómo gestiona dbt las dependencias entre modelos?
¿Cuál es el papel de las fuentes en dbt?
Describa las capacidades de prueba de dbt.
¿Cómo se pueden realizar pruebas de datos para campos de fecha en dbt?
¿Qué es la gestión de paquetes de dbt?
¿Cómo documenta sus modelos dbt?
Explique los hooks en dbt.
¿Qué estrategias pueden garantizar la colaboración en proyectos dbt entre varios equipos?
¿Cómo optimizaría el rendimiento de un modelo dbt?
Describa un escenario en el que encontró una prueba dbt fallida y cómo la resolvió.
¿Cómo maneja los cambios de esquema en los datos de origen con dbt?
Explique una situación en la que utilizó dbt para gestionar la calidad de los datos para un informe crítico.
¿Cómo implementa modelos incrementales con estrategias de fusión en dbt?
¿Cómo automatizaría las ejecuciones de dbt en un pipeline de CI/CD?
¿Cuál es la diferencia entre modelos efímeros y materializados?
¿Cómo puede depurar un modelo dbt fallido?
Describa cómo gestionar configuraciones específicas del entorno en dbt.
Describa su experiencia colaborando con otros usando dbt.
¿Cómo mantiene la calidad y la coherencia del código en un proyecto dbt?
¿Cuál es su enfoque para documentar e incorporar nuevos miembros del equipo en dbt?
¿Cómo prioriza el trabajo en un proyecto dbt con múltiples partes interesadas?
Explique un problema desafiante que resolvió con dbt y el resultado.
## 1. ¿Qué es dbt (Data Build Tool)?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Esta es una de las preguntas de entrevista de dbt fundamentales. Los entrevistadores quieren medir su comprensión básica de dbt y su propósito en el ecosistema de datos. Están evaluando si conoce la función principal de dbt y su papel en la transformación de datos.
Cómo responder:
Proporcione una explicación concisa de dbt como herramienta de transformación de datos. Destaque su función principal: transformar datos sin procesar dentro de un almacén de datos utilizando SQL. Mencione que dbt aporta prácticas recomendadas de ingeniería de software como el control de versiones y la modularidad al flujo de trabajo de ingeniería de análisis, lo que ayuda a crear pipelines de datos confiables y mantenibles.
Ejemplo de respuesta:
"dbt, o Data Build Tool, es una herramienta de transformación que permite a los analistas e ingenieros de datos transformar datos sin procesar ya presentes en su almacén de datos, utilizando SQL. Aporta prácticas recomendadas de ingeniería de software como el control de versiones y la modularidad al flujo de trabajo de ingeniería de análisis, ayudando a crear pipelines de datos confiables y mantenibles."
## 2. ¿Cómo encaja dbt en el flujo de trabajo de ingeniería de datos?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Los entrevistadores quieren comprender su conocimiento del proceso ELT (Extract, Load, Transform) y dónde encaja dbt. Esta pregunta de entrevista de dbt verifica su comprensión del ciclo de vida general de los datos.
Cómo responder:
Explique el proceso ELT y especifique que dbt opera en la fase de Transformación. Enfatice que dbt transforma los datos dentro del almacén de datos después de que se han cargado.
Ejemplo de respuesta:
"dbt encaja en la fase de Transformación del flujo de trabajo ELT. Entonces, después de que los datos se extraen de varias fuentes y se cargan en el almacén de datos, dbt se encarga de ello. Los modelos dbt luego transforman esos datos sin procesar y cargados en conjuntos de datos limpios y modelados que están listos para análisis e informes. Completa el flujo de extremo a extremo."
## 3. ¿Cuáles son los principales beneficios de usar dbt?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Esta pregunta de entrevista de dbt tiene como objetivo descubrir si aprecia las ventajas que dbt ofrece sobre los métodos de transformación de datos tradicionales.
Cómo responder:
Enfóquese en los beneficios clave, como el desarrollo modular de SQL, la gestión de dependencias, el control de versiones, la capacidad de prueba y la generación de documentación.
Ejemplo de respuesta:
"Los beneficios de usar dbt son numerosos. Permite el desarrollo modular de SQL, lo que hace que el código sea más fácil de entender y mantener. Gestiona automáticamente las dependencias entre modelos, lo que simplifica las transformaciones complejas. También se integra con sistemas de control de versiones como Git, lo que permite el desarrollo colaborativo. Además, dbt tiene capacidades de prueba integradas y genera documentación, las cuales contribuyen a una mejor calidad de los datos."
## 4. Diferencie dbt de las herramientas ETL tradicionales.
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Esta pregunta de entrevista de dbt evalúa su conocimiento de las diferencias arquitectónicas entre dbt y las herramientas ETL (Extract, Transform, Load) tradicionales.
Cómo responder:
Destaque que dbt sigue el enfoque ELT, transformando los datos dentro del almacén, mientras que las herramientas ETL tradicionales suelen transformar los datos antes de cargarlos.
Ejemplo de respuesta:
"Las herramientas ETL tradicionales realizan el paso de transformación antes de cargar los datos en el almacén de datos. En contraste, dbt utiliza el enfoque ELT, donde los datos se extraen y cargan primero en el almacén de datos en su forma sin procesar. dbt luego maneja la transformación dentro del propio almacén de datos, aprovechando los recursos de cómputo del almacén. Este enfoque ELT hace que dbt sea más flexible y rentable, especialmente con los almacenes de datos en la nube modernos."
## 5. ¿Qué tipos de modelos dbt existen?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Los entrevistadores necesitan evaluar si conoce las diferentes formas en que dbt puede materializar transformaciones. Comprender los tipos de modelos es fundamental para un uso eficaz de dbt.
Cómo responder:
Describa los tres tipos principales de modelos: Vista, Tabla e Incremental. Explique qué hace cada tipo y cuándo es apropiado usarlo.
Ejemplo de respuesta:
"Hay tres tipos principales de modelos dbt: modelos de vista, que simplemente crean vistas en el almacén de datos; modelos de tabla, que crean tablas ejecutando el SQL y materializando los resultados; y modelos incrementales, que solo procesan datos nuevos o modificados, lo que es mucho más eficiente para grandes conjuntos de datos que se actualizan con frecuencia. La elección correcta depende del caso de uso específico y los requisitos de rendimiento."
## 6. ¿Cómo se escribe un modelo dbt básico?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Esta pregunta de entrevista de dbt va al meollo del uso de dbt: la creación de modelos. Quieren ver que puede traducir un requisito de transformación en un modelo dbt funcional.
Cómo responder:
Explique que un modelo dbt es un archivo .sql que contiene una sentencia select. Mencione que dbt ejecuta este SQL en el almacén y materializa los resultados de acuerdo con la configuración del modelo.
Ejemplo de respuesta:
"Un modelo dbt básico es solo un archivo .sql que contiene una sentencia select. dbt toma ese SQL, lo ejecuta contra su almacén de datos y luego materializa el resultado, ya sea como una vista, una tabla o utilizando un enfoque incremental. Realmente se trata de escribir SQL estándar para definir sus transformaciones de datos."
## 7. Explique los modelos incrementales en dbt y cuándo usarlos.
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Los modelos incrementales son una técnica de optimización poderosa en dbt. Esta pregunta de entrevista de dbt profundiza en su comprensión de esta estrategia de optimización.
Cómo responder:
Explique que los modelos incrementales procesan solo los registros nuevos o actualizados en lugar de reconstruir todo el conjunto de datos. Mencione que son más útiles para grandes conjuntos de datos con actualizaciones frecuentes.
Ejemplo de respuesta:
"Los modelos incrementales en dbt están diseñados para procesar solo los registros nuevos o actualizados en un conjunto de datos, en lugar de reprocesar toda la tabla cada vez. Esto puede reducir significativamente el tiempo de procesamiento y los costos, especialmente para grandes conjuntos de datos que se actualizan con frecuencia. Por ejemplo, usaría un modelo incremental para una tabla de hechos que recibe transacciones diarias. El modelo solo procesaría las transacciones del día más reciente."
## 8. ¿Cuál es el propósito del archivo dbt_project.yml?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Esta pregunta de entrevista de dbt evalúa su comprensión de la configuración del proyecto en dbt. Este archivo es el corazón de un proyecto dbt.
Cómo responder:
Explique que define la configuración del proyecto, incluidas las rutas de los modelos, los valores predeterminados de materialización, la configuración del control de versiones y las variables.
Ejemplo de respuesta:
"El archivo dbt_project.yml es el archivo de configuración central para un proyecto dbt. Es donde define cosas como el nombre del proyecto, las rutas de los modelos, qué perfiles usar, las estrategias de materialización predeterminadas y cualquier variable que desee usar en todo su proyecto dbt. Esencialmente, le dice a dbt cómo ejecutar su proyecto y dónde encontrar todo."
## 9. ¿Cómo gestiona dbt las dependencias entre modelos?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Las dependencias son cruciales para orquestar correctamente las transformaciones de datos. Esta pregunta de entrevista de dbt evalúa si comprende el mecanismo de resolución de dependencias de dbt.
Cómo responder:
Explique que las dependencias se gestionan a través de la función ref() en SQL. Mencione que dbt construye un DAG (Grafo Acíclico Dirigido) para determinar el orden en que se deben ejecutar los modelos.
Ejemplo de respuesta:
"dbt gestiona las dependencias utilizando la función ref() dentro de sus modelos SQL. Cuando usa ref('nombremodelo'), dbt entiende que su modelo actual depende de nombremodelo. dbt luego utiliza estas llamadas ref para construir un Grafo Acíclico Dirigido, o DAG, que representa todas las dependencias en su proyecto. Este DAG le dice a dbt el orden correcto en que se deben ejecutar sus modelos, asegurando que las dependencias se resuelvan en la secuencia correcta."
## 10. ¿Cuál es el papel de las fuentes en dbt?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Los entrevistadores están comprobando si comprende cómo dbt maneja las entradas de datos sin procesar. Las fuentes son la base sobre la que se construyen las transformaciones.
Cómo responder:
Explique que las fuentes declaran tablas sin procesar en el almacén de datos como entradas. Mencione que esto permite el seguimiento del linaje y las pruebas en datos sin procesar.
Ejemplo de respuesta:
"Las fuentes en dbt declaran las tablas de datos sin procesar en su almacén de datos que sirven como punto de partida para sus transformaciones. Al declarar fuentes, obtiene varios beneficios. dbt puede rastrear el linaje de sus datos, mostrándole exactamente de dónde provienen sus datos transformados. También puede definir pruebas directamente en sus datos de origen para garantizar su calidad desde el principio."
## 11. Describa las capacidades de prueba de dbt.
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La calidad de los datos es primordial. Esta pregunta de entrevista de dbt evalúa su comprensión de cómo dbt facilita la garantía de calidad de los datos a través de las pruebas.
Cómo responder:
Mencione las pruebas integradas como unique, not_null y relationships. También destaque la capacidad de crear pruebas SQL personalizadas para una validación de datos más específica.
Ejemplo de respuesta:
"dbt tiene sólidas capacidades de prueba integradas. Proporciona varias pruebas integradas, como unique, not_null y relationships, que son fáciles de implementar con solo unas pocas líneas de YAML. Más allá de estas, también puede definir pruebas SQL personalizadas para validar datos según reglas de negocio específicas o lógica compleja. Estas pruebas se pueden ejecutar con el comando dbt test como parte de su proceso de desarrollo o en su pipeline de CI/CD para garantizar la calidad de los datos."
## 12. ¿Cómo se pueden realizar pruebas de datos para campos de fecha en dbt?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Esta pregunta profundiza en un escenario de prueba específico. Los entrevistadores quieren ver si puede aplicar las funciones de prueba de dbt a tareas de validación de datos del mundo real.
Cómo responder:
Explique que puede usar pruebas personalizadas con expresiones SQL para verificar valores de fecha no válidos o fuera de rango. Mencione que estas pruebas se pueden ejecutar con el comando dbt test.
Ejemplo de respuesta:
"Para realizar pruebas de datos para campos de fecha en dbt, usaría pruebas SQL personalizadas. Por ejemplo, podría escribir una prueba que verifique si un campo de fecha está dentro de un rango razonable, digamos, después del 2000-01-01. O podría verificar que una 'fecha de envío' siempre sea posterior a una 'fecha de pedido'. Estas pruebas se definen como consultas SQL que devuelven un error si la condición no se cumple, y luego las ejecuto con el comando dbt test."
## 13. ¿Qué es la gestión de paquetes de dbt?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La gestión de paquetes es una característica clave para la reutilización de código y la colaboración. Esta pregunta de entrevista de dbt determina si está al tanto de este aspecto de dbt.
Cómo responder:
Explique que dbt permite la inclusión de proyectos dbt precompilados como paquetes a través de packages.yml. Mencione que estos paquetes se pueden instalar y extender para agregar funcionalidad.
Ejemplo de respuesta:
"La gestión de paquetes de dbt le permite incluir proyectos dbt precompilados como paquetes en su propio proyecto dbt. Especifica estos paquetes en un archivo packages.yml, y dbt los instalará. Estos paquetes pueden contener modelos, macros, pruebas y otros recursos que luego puede usar y extender en su propio proyecto, promoviendo la reutilización de código y un desarrollo más rápido. Por ejemplo, hay paquetes para comprobaciones comunes de calidad de datos o para fuentes de datos específicas."
## 14. ¿Cómo documenta sus modelos dbt?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La documentación es fundamental para la mantenibilidad y la colaboración. Esta pregunta de entrevista de dbt profundiza en su comprensión de las funciones de documentación de dbt.
Cómo responder:
Explique que usa archivos YAML para agregar descripciones a modelos y columnas. Mencione los comandos dbt docs generate y dbt docs serve para crear documentación interactiva.
Ejemplo de respuesta:
"Documento mis modelos dbt principalmente utilizando archivos YAML. En estos archivos, agrego descripciones a cada modelo y sus columnas, explicando su propósito y cualquier lógica de negocio importante. Luego, utilizo el comando dbt docs generate para compilar esta documentación y dbt docs serve para servirla como un sitio web interactivo. Esto facilita que cualquier persona del equipo comprenda las transformaciones de datos y el propósito de cada modelo."
## 15. Explique los hooks en dbt.
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Los hooks proporcionan una forma de ejecutar lógica personalizada en diferentes puntos del ciclo de vida de ejecución de dbt. Esta pregunta de entrevista de dbt verifica su conocimiento de esta característica avanzada.
Cómo responder:
Explique que los hooks son fragmentos de SQL que se ejecutan antes o después de la ejecución de los modelos. Mencione sus casos de uso, como establecer variables de sesión o realizar auditorías de registro.
Ejemplo de respuesta:
"Los hooks en dbt son fragmentos de SQL que se pueden configurar para ejecutarse antes o después de que dbt ejecute o complete ejecuciones de modelos. Por ejemplo, podría usar un pre-hook para establecer una variable de sesión o un post-hook para realizar auditorías de registro después de que un modelo se complete. Los he utilizado para rastrear los tiempos de inicio y finalización de las ejecuciones de modelos para monitorear mejor el rendimiento e identificar cuellos de botella."
## 16. ¿Qué estrategias pueden garantizar la colaboración en proyectos dbt entre varios equipos?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La colaboración es clave en cualquier proyecto de datos, especialmente con dbt. Esta pregunta de entrevista de dbt explora su experiencia para permitir un trabajo en equipo eficaz.
Cómo responder:
Describa estrategias como organizar modelos en capas (staging, intermedio, mart), usar convenciones de nomenclatura consistentes y aprovechar las funciones de colaboración de dbt Cloud.
Ejemplo de respuesta:
"Para garantizar una colaboración eficaz en un proyecto dbt con varios equipos, me centraría en algunas estrategias clave. Primero, organizaría los modelos en capas lógicas como staging, intermedio y mart, con dependencias claras entre ellas. Esto facilita la comprensión del flujo de datos. Segundo, aplicaría convenciones de nomenclatura consistentes en todo el proyecto. Finalmente, aprovecharía las funciones de colaboración de dbt Cloud, como las solicitudes de extracción, las revisiones de código y la asignación de tareas, para garantizar que todos trabajen juntos sin problemas."
## 17. ¿Cómo optimizaría el rendimiento de un modelo dbt?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
El rendimiento es una consideración crítica en la transformación de datos. Esta pregunta de entrevista de dbt profundiza en su comprensión de las técnicas de optimización de rendimiento de dbt.
Cómo responder:
Analice el uso de modelos incrementales, evitar uniones innecesarias, aprovechar las optimizaciones de SQL específicas del almacén y particionar tablas grandes.
Ejemplo de respuesta:
"Para optimizar el rendimiento de un modelo dbt, primero consideraría si se puede convertir en un modelo incremental. Si es así, esa suele ser la mayor ventaja. Más allá de eso, buscaría uniones innecesarias o cálculos complejos que se puedan simplificar. Además, aprovecharía cualquier optimización de SQL específica del almacén, como el uso de funciones de ventana o tipos de datos apropiados. Finalmente, para tablas muy grandes, el particionamiento puede mejorar significativamente el rendimiento de las consultas."
## 18. Describa un escenario en el que encontró una prueba dbt fallida y cómo la resolvió.
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Esta es una pregunta conductual. Los entrevistadores quieren ver cómo reacciona y resuelve los problemas de calidad de los datos en un entorno del mundo real.
Cómo responder:
Proporcione un ejemplo específico. Explique el tipo de prueba que falló, la causa raíz de la falla y los pasos que tomó para resolverla.
Ejemplo de respuesta:
"Una vez me encontré con una prueba de unicidad fallida en un campo de ID de cliente en nuestra tabla de clientes. Después de investigar, descubrí que se introducían ID de cliente duplicados durante una migración de datos de un sistema anterior. Para resolver esto, implementé un paso de desduplicación en el modelo de staging, asegurando que solo se pasaran ID de cliente únicos a downstream. También agregué una verificación de calidad de datos para alertarnos si volvía a ocurrir un problema de este tipo."
## 19. ¿Cómo maneja los cambios de esquema en los datos de origen con dbt?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Los cambios de esquema son una ocurrencia común en los pipelines de datos. Esta pregunta de entrevista de dbt evalúa su capacidad para adaptarse a las estructuras de datos en evolución.
Cómo responder:
Explique que actualizaría las declaraciones de origen, agregaría nuevas columnas en YAML, ajustaría los modelos que hacen referencia a los campos modificados y volvería a ejecutar las pruebas.
Ejemplo de respuesta:
"Cuando ocurren cambios de esquema en los datos de origen, primero actualizaría las declaraciones de origen en mi proyecto dbt para reflejar el nuevo esquema. Esto incluye agregar nuevas columnas en los archivos YAML. Luego, ajustaría los modelos dbt que hacen referencia a esos campos modificados para adaptarlos al nuevo esquema. Finalmente, volvería a ejecutar todas las pruebas para asegurarme de que los cambios no hayan introducido ningún problema de calidad de datos y que los modelos sigan funcionando como se esperaba."
## 20. Explique una situación en la que utilizó dbt para gestionar la calidad de los datos para un informe crítico.
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Esta es otra pregunta conductual que explora su experiencia práctica con dbt para garantizar la calidad de los datos para casos de uso de negocios importantes.
Cómo responder:
Describa un escenario específico. Explique cómo utilizó pruebas para monitorear métricas clave, programar ejecuciones de dbt para detectar problemas temprano y crear alertas basadas en fallas de pruebas.
Ejemplo de respuesta:
"Teníamos un informe de ventas diario crítico que utilizaba el equipo ejecutivo. Para garantizar su precisión, implementé un conjunto de pruebas dbt que monitoreaban métricas clave, como las ventas totales, el valor promedio del pedido y el número de clientes nuevos. Programamos las ejecuciones de dbt para que ocurrieran antes de que se generara el informe, de modo que cualquier problema de calidad de datos se detectara temprano. También configuré alertas basadas en fallas de pruebas, para que el equipo de datos fuera notificado de inmediato si había algún problema. Este enfoque proactivo mejoró significativamente la confiabilidad del informe."
## 21. ¿Cómo implementa modelos incrementales con estrategias de fusión en dbt?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Esta pregunta de entrevista de dbt profundiza en una técnica más avanzada para optimizar las transformaciones de datos. Las estrategias de fusión son esenciales para los modelos incrementales complejos.
Cómo responder:
Explique el uso de la configuración unique_key y la lógica en el modelo SQL para seleccionar solo datos nuevos o actualizados para fusionarlos en la tabla existente.
Ejemplo de respuesta:
"Para implementar modelos incrementales con estrategias de fusión en dbt, primero configuraría la uniquekey en la configuración del modelo. Esto le dice a dbt qué campo usar para identificar registros únicos. Luego, en el modelo SQL, incluiría lógica que selecciona solo los datos nuevos o actualizados desde la última ejecución. Finalmente, dbt usará la uniquekey para fusionar los datos nuevos en la tabla existente, actualizando los registros existentes e insertando los nuevos."
## 22. ¿Cómo automatizaría las ejecuciones de dbt en un pipeline de CI/CD?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La automatización es clave para los flujos de trabajo modernos de ingeniería de datos. Esta pregunta de entrevista de dbt evalúa su comprensión de cómo integrar dbt en un pipeline de CI/CD.
Cómo responder:
Explique cómo integrar comandos dbt (dbt run, dbt test, dbt docs generate) en pipelines utilizando herramientas como GitHub Actions o Jenkins.
Ejemplo de respuesta:
"Para automatizar las ejecuciones de dbt en un pipeline de CI/CD, integraría los comandos dbt en el pipeline utilizando herramientas como GitHub Actions o Jenkins. Por ejemplo, en cada commit a la rama main, el pipeline podría ejecutar dbt run para ejecutar los modelos, dbt test para ejecutar las pruebas de calidad de datos y dbt docs generate para actualizar la documentación. Esto garantiza que todos los cambios se prueben y implementen automáticamente, y que las transformaciones de datos estén siempre actualizadas."
## 23. ¿Cuál es la diferencia entre modelos efímeros y materializados?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Esta pregunta de entrevista de dbt explora su comprensión de las diferentes formas en que dbt puede materializar transformaciones de datos y sus implicaciones.
Cómo responder:
Explique que los modelos efímeros se insertan en los modelos descendentes y no crean objetos de base de datos, mientras que los modelos materializados crean objetos de base de datos (vistas o tablas).
Ejemplo de respuesta:
"Los modelos efímeros, cuando se configuran con materialized: ephemeral, esencialmente se insertan en cualquier modelo descendente que dependa de ellos. No crean ningún objeto de base de datos físico como vistas o tablas. Esto es útil para CTEs reutilizables o transformaciones intermedias que no desea persistir. Los modelos materializados, por otro lado, sí crean objetos de base de datos, ya sea como vistas o tablas, dependiendo de su configuración. Son las salidas persistentes de sus transformaciones dbt."
## 24. ¿Cómo puede depurar un modelo dbt fallido?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La depuración es una habilidad esencial para cualquier profesional de datos. Esta pregunta de entrevista de dbt evalúa su enfoque para solucionar problemas de modelos dbt.
Cómo responder:
Describa pasos como verificar el SQL compilado en target/compiled, ejecutar SQL manualmente en el almacén, habilitar el registro detallado y aislar la lógica problemática.
Ejemplo de respuesta:
"Al depurar un modelo dbt fallido, comenzaría revisando el SQL compilado en el directorio target/compiled. Esto me permite ver el SQL exacto que dbt está ejecutando contra el almacén de datos. Si no puedo ver el problema allí, intentaría ejecutar ese SQL manualmente en el almacén de datos para ver si puedo reproducir el error. También habilitaría el registro detallado en dbt para obtener información más detallada sobre el proceso de ejecución. Finalmente, aislaría la lógica SQL problemática comentando secciones del modelo hasta que pueda identificar la fuente del error."
## 25. Describa cómo gestionar configuraciones específicas del entorno en dbt.
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Gestionar configuraciones para diferentes entornos (dev, staging, prod) es un aspecto clave de la gestión de proyectos dbt. Esta pregunta de entrevista de dbt verifica si sabe cómo manejar esto.
Cómo responder:
Explique el uso de dbt profiles.yml con entornos de destino separados y la capacidad de anular variables o configuraciones de modelos en consecuencia.
Ejemplo de respuesta:
"Gestiono configuraciones específicas del entorno en dbt utilizando el archivo profiles.yml. En este archivo, defino entornos de destino separados, como dev, staging y prod, cada uno con sus propios detalles de conexión a la base de datos. Luego, puedo usar variables de entorno o argumentos de línea de comandos para especificar qué entorno de destino usar al ejecutar dbt. Además, puedo anular variables o configuraciones de modelos para entornos específicos según sea necesario."
## 26. Describa su experiencia colaborando con otros usando dbt.
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La colaboración es crucial para proyectos de datos exitosos. Esta pregunta de entrevista de dbt explora su capacidad para trabajar eficazmente con otros en un entorno dbt.
Cómo responder:
Proporcione un ejemplo específico de cómo colaboró con otros usando dbt, como asignar la propiedad de modelos, revisar código a través de solicitudes de extracción o monitorear el progreso del equipo de forma colaborativa.
Ejemplo de respuesta:
"En un proyecto reciente, utilicé dbt Cloud para colaborar con un equipo de analistas e ingenieros de datos. Asignamos la propiedad de modelos a diferentes miembros del equipo, utilizamos solicitudes de extracción para revisiones de código y monitoreamos el progreso de nuestro equipo de forma colaborativa utilizando el panel de control de dbt Cloud. Esto nos permitió trabajar juntos de manera eficiente y garantizar que todos estuvieran alineados con los objetivos y el progreso del proyecto."
## 27. ¿Cómo mantiene la calidad y la coherencia del código en un proyecto dbt?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La calidad y la coherencia del código son esenciales para la mantenibilidad y la escalabilidad. Esta pregunta de entrevista de dbt evalúa su enfoque para garantizar estos aspectos en un proyecto dbt.
Cómo responder:
Analice el uso del control de versiones, las revisiones de código, las convenciones de nomenclatura consistentes, las macros compartidas y las pruebas automatizadas.
Ejemplo de respuesta:
"Para mantener la calidad y la coherencia del código en un proyecto dbt, me centraría en varias prácticas clave. Primero, usaría el control de versiones (Git) para rastrear todos los cambios y facilitar la colaboración. Segundo, implementaría revisiones de código para garantizar que todo el código cumpla con un alto estándar de calidad. Tercero, aplicaría convenciones de nomenclatura consistentes en todo el proyecto. Cuarto, crearía macros compartidas para transformaciones comunes. Finalmente, usaría pruebas automatizadas para detectar cualquier regresión o problema de calidad de datos."
## 28. ¿Cuál es su enfoque para documentar e incorporar nuevos miembros del equipo en dbt?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Una documentación y incorporación efectivas son cruciales para escalar un equipo de datos y garantizar que los nuevos miembros puedan ser productivos rápidamente. Esta pregunta de entrevista de dbt explora su enfoque para estas tareas.
Cómo responder:
Explique que proporcionaría documentación dbt clara, mantendría código legible, configuraría una wiki o runbooks y realizaría introducciones a la estructura del proyecto y al DAG.
Ejemplo de respuesta:
"Al documentar e incorporar nuevos miembros del equipo en dbt, comenzaría proporcionando documentación dbt clara y completa, incluidas descripciones de todos los modelos, columnas y pruebas. También me aseguraría de que el código sea legible y esté bien comentado. Luego, configuraría una wiki o runbooks con información sobre la estructura del proyecto, las convenciones de nomenclatura y los flujos de trabajo de desarrollo. Finalmente, realizaría introducciones a la estructura del proyecto y al DAG para ayudar a los nuevos miembros del equipo a comprender el proceso general de transformación de datos."
## 29. ¿Cómo prioriza el trabajo en un proyecto dbt con múltiples partes interesadas?
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
La priorización es una habilidad crítica cuando se trabaja con múltiples partes interesadas y prioridades contrapuestas. Esta pregunta de entrevista de dbt evalúa su capacidad para gestionar estas demandas de manera efectiva.
Cómo responder:
Explique que evaluaría el impacto comercial, las dependencias de datos y la complejidad técnica para programar mejoras incrementales y correcciones urgentes.
Ejemplo de respuesta:
"Para priorizar el trabajo en un proyecto dbt con múltiples partes interesadas, primero evaluaría el impacto comercial de cada tarea. ¿Qué tareas tendrán el mayor impacto en el negocio? Luego, consideraría las dependencias de datos. ¿Qué tareas dependen de otras? Finalmente, evaluaría la complejidad técnica de cada tarea. Algunas tareas pueden ser victorias rápidas, mientras que otras pueden requerir más esfuerzo. Basado en estos factores, crearía una lista priorizada de tareas y se la comunicaría a las partes interesadas, programando mejoras incrementales junto con correcciones urgentes."
## 30. Explique un problema desafiante que resolvió con dbt y el resultado.
Por qué podrían hacerle esta pregunta:
Esta es una pregunta conductual. Los entrevistadores quieren escuchar una historia detallada sobre cómo utilizó dbt para superar un desafío de datos específico y cuáles fueron los resultados.
Cómo responder:
Describa el problema, su enfoque para resolverlo con dbt y el resultado positivo que logró.
Ejemplo de respuesta:
"Teníamos un modelo de actualización completa muy grande que tardaba horas en ejecutarse, lo que retrasaba nuestros informes comerciales diarios. Identifiqué que la mayoría de los datos no cambiaban de un día a otro. Para resolver esto, convertí el modelo en un modelo incremental, utilizando una estrategia de fusión para actualizar solo los registros nuevos o modificados. Esto redujo el tiempo de ejecución de horas a solo minutos, permitiendo informes comerciales oportunos y mejorando la eficiencia general de nuestro pipeline de datos."
Otros consejos para prepararse para las preguntas de entrevista de dbt
Prepararse para las preguntas de entrevista de dbt implica más que solo memorizar definiciones. Practique la escritura de transformaciones SQL, experimente con diferentes configuraciones de dbt y cree un pequeño proyecto de dbt para adquirir experiencia práctica. Revise la documentación oficial de dbt y explore los recursos de la comunidad. Las entrevistas simuladas también son invaluables. Verve AI ofrece un Interview Copilot, que proporciona entrevistas simuladas realistas adaptadas a roles de datos. Esta herramienta impulsada por IA puede ayudarlo a practicar la respuesta a preguntas de entrevista de dbt y recibir comentarios personalizados para mejorar su rendimiento. Miles de buscadores de empleo utilizan Verve AI para conseguir los trabajos de sus sueños. Con entrevistas simuladas específicas del puesto, ayuda con el currículum y entrenamiento inteligente, su entrevista de dbt acaba de ser más fácil. Comience ahora gratis en https://vervecopilot.com. Además, recuerde que la preparación es clave. "Al fallar en prepararse, te estás preparando para fallar", como dijo sabiamente Benjamin Franklin.
Preguntas frecuentes
P: ¿Cuáles son los temas más importantes para estudiar para las preguntas de entrevista de dbt?
R: Concéntrese en los conceptos centrales de dbt como modelos, materializaciones, dependencias, pruebas y configuración de proyectos. También practique la escritura de transformaciones SQL y la comprensión de los principios de ELT.
P: ¿Cuánto conocimiento de SQL necesito para las preguntas de entrevista de dbt?
R: Es esencial una sólida comprensión de SQL. Debe sentirse cómodo escribiendo consultas complejas, utilizando funciones de ventana y optimizando el rendimiento de SQL.
P: ¿Debo centrarme en dbt Cloud o dbt Core para las preguntas de entrevista de dbt?
R: Si bien dbt Core es fundamental, la familiaridad con dbt Cloud también es beneficiosa, especialmente para comprender las funciones de colaboración y despliegue. Concéntrese en comprender las diferencias entre cada uno.
P: ¿Cómo puede Verve AI ayudarme a prepararme para las preguntas de entrevista de dbt?
R: Verve AI proporciona entrevistas simuladas personalizadas y coaching para ayudarle a practicar preguntas de entrevista de dbt comunes. Proporciona comentarios basados en los formatos específicos de la empresa.
