Name: データエンジニア面接の質問トップ10+と回答 (Top 10+ Data Engineer Interview Questions and Answers)
Uploaded: 2026-03-28T09:27:40.000Z
Duration: 13 min 19 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

皆さん、こんにちは！データサイエンスのジェイです。

and today we're going to talk about the data engineering interview, example questions and solutions,

今日はデータエンジニアリングの面接、質問と解決策の例についてお話しします。

法助動詞 B1

and then go over the 8 different types of questions that might get asked for data engineers.

そして、データエンジニアに聞かれる可能性のある8種類の質問を見ていきましょう。

We analyzed thousands of data engineering interview questions,

何千ものデータエンジニアリングの面接質問を分析しました。

and we saw that there's pretty common types between the two.

そして、その2つにはかなり共通したタイプがあることがわかりました。

それでは、早速見ていきましょう。

Number 1: the most common interview question type is usually around behavioral interview questions,

1つ目：最も一般的な面接質問のタイプは、通常、行動面接の質問です。

and behavioral interview questions get asked to basically every candidate.

そして、行動面接の質問は、基本的にすべての候補者に聞かれます。

But for data engineers, they're going to be a little bit more specific towards data engineering and your previous projects.

しかし、データエンジニアにとっては、データエンジニアリングとこれまでのプロジェクトに特化したものになります。

For example, one question would be like, "Tell me about a time that you saw an inefficiency in data processing,

例えば、ある質問は「データ処理で非効率な点を見つけた時のことを教えてください。」といったものです。

and how did you solve it?" Another question would be like, "How would you work with a product manager to develop a new product?

そして、それをどう解決しましたか？」「プロダクトマネージャーと協力して新製品を開発するとしたら、どうしますか？」といった質問もあります。

How would you consider the data pipeline side of it?" For these questions, they're really assessing just how you can work with others cross-functionally and other data engineers on your team.

「データパイプラインの側面をどう考慮しますか？」これらの質問では、他者と部門横断的に、そしてチームの他のデータエンジニアとどのように協力できるかが評価されます。

So a lot of this is just talking about your experience, really going into the details about your data engineering knowledge,

ですから、これらはすべてあなたの経験について話すことで、データエンジニアリングの知識について詳しく説明し、

and making sure that you can communicate your projects and your experience well.

プロジェクトや経験をうまく伝えられるようにすることです。

Let's look at a question in greater detail.

質問を詳しく見ていきましょう。

Let's say that the interviewer asks you to describe one of your data engineering projects that you worked on before.

たとえば、面接官から以前取り組んだデータエンジニアリングプロジェクトについて説明するように求められたとします。

So with this question and a lot of other behavioral interview questions, the easiest way to use is the STAR format.

この質問や他の多くの行動面接の質問では、STARフォーマットを使うのが一番簡単です。

STAR stands for Situation, Task, Action, and Result.

STARは、状況、課題、行動、結果の略です。

So describe the situation, what exactly happened with the data engineering project.

ですから、状況、データエンジニアリングプロジェクトで具体的に何が起こったのかを説明してください。

データパイプラインを構築していましたか？

スキーマを設計していましたか？

Were you basically creating an events database?

基本的にイベントデータベースを作成していましたか？

Then provide an overview of the actual task at hand.

次に、実際の課題の概要を説明してください。

What was the problem that you were trying to solve, and then how did you actually solve it?

解決しようとしていた問題は何で、それをどのように解決しましたか？

Then talk about the actions that you took.

次に、あなたが取った行動について話してください。

What did you actually do as part of that project?

そのプロジェクトの一環として、具体的に何を行いましたか？

Did you actually design the schema yourself, or did you work with another engineer to do so?

スキーマは自分で設計しましたか、それとも他のエンジニアと協力して行いましたか？

And then lastly, tell the interviewer about the results.

そして最後に、結果について面接官に伝えてください。

それは具体的に何に役立ちましたか？

Did you improve the data pipeline and data accuracy by X percent?

データパイプラインとデータ精度をXパーセント改善しましたか？

Did you improve the data quality and help increase the level of confidence in data to the executives?

データ品質を向上させ、経営層のデータへの信頼度を高めるのに貢献しましたか？

So stuff like that is really helpful when describing all your projects.

そのようなことは、すべてのプロジェクトを説明する際に非常に役立ちます。

STAR is pretty basic, and you can read more about it below in the description.

STARは非常に基本的なので、説明欄でさらに詳しく読むことができます。

Number 2: a second pretty common question we see is just general basic technical questions around data engineering.

2つ目は、データエンジニアリングに関する一般的な基本的な技術的な質問です。

So these questions would be something like, "What ETL tools do you use?

例えば、「どのようなETLツールを使いますか？

What's your experience with cloud technologies, Azure, Spark, other things like that?" These questions are more so understanding your depth of experience using these tools because a lot of these companies might have specific workflows,

クラウドテクノロジー、Azure、Sparkなどを使った経験はありますか？」といった質問です。これらの質問は、これらのツールを使った経験の深さを理解するためです。なぜなら、多くの企業では特定のワークフローがあり、

and they like to prioritize candidates that have used these tools before.

これらのツールを以前に使用したことのある候補者を優先したいからです。

So if you have experience in Airflow, then you do have an advantage.

ですから、Airflowの経験があれば有利になります。

And then they're just kind of testing you really basic kind of requirements on that you knew how to use Airflow and that you actually used it before versus kind of putting it on your resume because you read about it once.

そして、Airflowを実際に使ったことがあるのか、それについて一度読んだだけで履歴書に書いたのではないか、という基本的な要件を試しているだけなのです。

The rule of thumb for these questions is just don't put anything on your resume that you actually haven't directly had any experience with yourself,

これらの質問に対する経験則は、実際に自分で直接経験したことのないことは履歴書に書かないということです。

and then you could probably answer these questions pretty easily.

そうすれば、これらの質問には pretty easily 答えられるでしょう。

The third most common type of question is SQL,

and the SQL probably comes up 95 percent of the time.

そして、SQLは95パーセントの確率で出てきます。

It's probably the most common technical interview question that shows up for data engineers.

データエンジニアにとって、おそらく最も一般的な技術面接の質問です。

SQL questions are basically core to any data engineering job.

SQLの質問は、基本的にあらゆるデータエンジニアの仕事の核となります。

You need to know the fundamentals for just joins, subqueries, case statements,

ジョイン、サブクエリ、CASE文などの基本を理解する必要があります。

and you probably will be asked pretty basic level SQL questions up to really hard SQL questions.

そして、基本的なレベルのSQLの質問から、非常に難しいSQLの質問まで聞かれる可能性があります。

Most SQL questions exist to weed out candidates that just don't have any experience.

ほとんどのSQLの質問は、経験のない候補者をふるいにかけるために存在します。

And so if you've been a data engineer before, this should be pretty easy.

そして、もしあなたが以前データエンジニアとして働いたことがあるなら、これはかなり簡単でしょう。

If you haven't and you're a new grad looking to jump into data engineering, you can practice SQL questions on interview query and get really good at them.

もしそうではなく、データエンジニアになりたい新卒の方なら、interview queryでSQLの質問を練習して、とても得意になることができます。

いくつか例題をご紹介します。

Given a user's table, write a query to return only its duplicate rows.

ユーザーのテーブルが与えられた場合、重複する行のみを返すクエリを書いてください。

2つのテーブルが与えられています。

One is named projects and another maps employees to the projects that they're working on.

一つはprojectsという名前で、もう一つは従業員が取り組んでいるプロジェクトをマッピングしたものです。

Given the employees and departments table, write a query to get the top three highest employee salaries by department.

従業員と部署のテーブルが与えられた場合、部署ごとの上位3つの最も高い従業員の給与を取得するクエリを書いてください。

You're given a table that represents search results from searches on Facebook.

Facebookでの検索結果を表すテーブルが与えられます。

Position column represents each position the search result came in,

position列は検索結果が表示された各位置を表します。

and the rating column represents the human rating of the result from 1 to 5, where 5 is high relevance and 1 is lower relevance.

そして、rating列は、結果の人間による評価を表しており、1から5のスケールで、5が関連性が高く、1が関連性が低いことを示します。

Write a query to get the percentage of search queries where all the ratings from the query results are less than a rating of 3.

クエリ結果のすべての評価が3未満となる検索クエリの割合を取得するクエリを記述してください。

Okay, let's dive into one of these questions and go over the solution as well.

さて、これらの質問の1つを掘り下げて、その解決策も見ていきましょう。

Given three tables representing customer transactions and customer attributes, write a query to get the average order value by gender.

顧客のトランザクションと顧客属性を表す3つのテーブルが与えられた場合、性別ごとの平均注文金額を取得するクエリを記述してください。

So we can see from these tables that we actually have to join all three of them likely because of the fact that we need to get the average order value, which is going to be a function of the product times the actual quantity times the price.

これらのテーブルから、平均注文金額を取得するために、おそらく3つすべてを結合する必要があることがわかります。これは、積に実際の数量を掛けたものに価格を掛けたものの関数になります。

All we have to do is join users to transactions and then join that to products as well, and

ユーザーをトランザクションに結合し、次にそれを製品にも結合するだけで、

then group by the sex of the user and then get the average quantity multiplied by the price.

次にユーザーの性別でグループ化し、数量に価格を掛けたものの平均を取得します。

If you guys are looking for more resources for SQL interview questions, I've done a ton of videos of this in the past,

SQLの面接の質問に関する追加のリソースをお探しでしたら、過去にたくさんのビデオを作成しました。

and you can find them in the description below.

それらは下の説明で見つけることができます。

The fourth and fifth most common interview questions get asked for data engineers are on data structures and algorithms.

データエンジニアの面接で4番目と5番目に多く聞かれる質問は、データ構造とアルゴリズムについてです。

Now, these are actually bucketed into two groups.

これは実際には2つのグループに分けられます。

One is more so data structures and algorithms that you could expect on questions like LeetCode.

一つは、LeetCodeのような質問で予想される、よりデータ構造とアルゴリズムに関するものです。

These are testing your ability with just being able to write coding and basically code as a software engineer.

これは、ソフトウェアエンジニアとしてコーディングを書くだけの能力をテストするものです。

The second type is more so common to actual data manipulation using Python or Pandas.

2つ目は、PythonやPandasを使った実際のデータ操作に共通するものです。

And so this is basically taking data and manipulating in some way.

これは基本的にデータを取得し、何らかの方法で操作することです。

クリーニングしているのかもしれません。

処理しているのかもしれません。

But it's not as algorithm focused as the LeetCode type problems are.

しかし、LeetCodeタイプの問題ほどアルゴリズムに焦点を当てたものではありません。

For example, you'd be doing something like using Python lists to iterate over date and time, basically munching different kinds of data types, converting ints to strings and strings back to ints,

例えば、Pythonのリストを使って日付や時刻を繰り返し処理し、さまざまな種類のデータ型を処理したり、整数を文字列に、文字列を整数に変換したりするようなことをするでしょう。

and then doing some data munching in Pandas, basically doing some feature selection, maybe merging two datasets, stuff like that.

そして、Pandasでデータ処理を行い、特徴量選択をしたり、2つのデータセットをマージしたりするようなことです。

So example of more of the data munching Python type questions are write a function called findByGrams to take a string and return a list of all the bygrams.

データ処理のPythonライクな質問の例としては、文字列を受け取ってすべてのバイグラムを返すfindByGramsという関数を書くというものがあります。

So here you're just doing a little bit of data munching.

ここでは、少しデータ処理をしているだけです。

You're basically going through a really long string and creating bygrams.

基本的に、非常に長い文字列を処理してバイグラムを作成しています。

So basically kind of like feature selection that you'd expect in data science,

これは、データサイエンスで期待される特徴量選択のようなものですが、

but also shows up in data engineering as well.

データエンジニアリングにも現れます。

The question that's probably more common to LeetCode would be something like given a list of integers and an integer n, write a function called sumToN that finds all the combinations that sum up the value to n.

LeetCodeでより一般的な質問は、整数のリストと整数nが与えられたときに、合計がnになるすべての組み合わせを見つけるsumToNという関数を書くというものです。

So this is a pretty common LeetCode question.

これはかなり一般的なLeetCodeの質問です。

Basically, you return a list of integers that sum up to this n target variable that you also input in.

基本的に、入力されたnというターゲット変数に合計される整数のリストを返します。

Very common, data engineers are expected just to be able to code and code well.

非常に一般的で、データエンジニアはうまくコーディングできることが期待されています。

So this is going to be a basically common part of any interview that you go to.

これは、どの面接に行っても、基本的に共通する部分になります。

And so this actually segues really nicely into our sponsor of today's video, which is Interview Query.

そして、これは今日の動画のスポンサーであるInterview Queryにとてもうまく繋がります。

So Interview Query is a startup that I founded that basically helps you with your interview prep for any kind of data engineering interview that you have coming up.

Interview Queryは私が設立したスタートアップで、これから受けるあらゆるデータエンジニアリング面接の準備をお手伝いします。

Primarily, we have tons of interview questions, courses, and

主に、たくさんの面接問題、コース、そして

challenge assessments so you can see how you rank compared to your peers.

チャレンジアセスメントがあり、ご自身のレベルを他の人と比較できます。

Additionally, we also have an interactive code editor where you can run SQL and Python and basically view your test cases.

さらに、SQLやPythonを実行してテストケースを確認できるインタラクティブなコードエディタもあります。

And also, you could see solutions from other community members as well.

また、他のコミュニティメンバーのソリューションを見ることもできます。

ぜひチェックしてみてください。

We're actually giving away one free year of Interview Query premium access to anyone who comments on this video talking about their interview experiences as a data engineer or just any questions they have about the data engineering interview.

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