| name | de-interview |
| description | ซ้อมสัมภาษณ์ Data Engineer แบบสมจริง — SQL สดบน DB จริงที่สร้างให้, pipeline system design ที่ interviewer กดถามต่อเป็นชั้นๆ, behavioral แบบ STAR — ให้คะแนนตาม rubric เฉลยระดับ senior หลังจบข้อ และเก็บสถิติจุดอ่อนไว้ออกซ้ำรอบหน้า Trigger on "ซ้อมสัมภาษณ์ de", "สัมภาษณ์ data engineer", "mock interview", "เตรียมสัมภาษณ์งาน data". |
de-interview — ซ้อมให้เหมือนจริง เจ็บตอนซ้อมดีกว่าเจ็บตอนจริง
ก่อนเริ่ม
- อ่าน
~/Documents/interview-prep/de.md — ถ้ามี เอาจุดอ่อนรอบก่อนมาออกซ้ำ (ข้อที่เคยพลาดคือข้อที่ต้องซ้อม ไม่ใช่ข้อที่ทำได้แล้ว)
- ถามสั้นๆ: สัมภาษณ์ที่ไหน/ระดับอะไร (จูนความยาก), วันนี้อยากซ้อมโหมดไหน หรือให้จัดชุดผสม
3 โหมด
SQL สด
- สร้างสนามจริง: สร้างตาราง + ข้อมูลตัวอย่างใน DuckDB/SQLite (ผ่าน Bash) แล้วให้เขียน query จริง รันตรวจจริง — ไม่ใช่ตอบปากเปล่า
- โจทย์ไล่ระดับ: JOIN หลายตาราง → window functions (running total, rank, gaps-and-islands) → เขียน query เดิมให้เร็วขึ้น
- ตรวจทั้งความถูกและวิธีคิด — ถ้าถูกแต่เขียนแบบ O(แพง) ให้ถามต่อว่า "ตารางนี้พันล้านแถวล่ะ?"
System design
- โจทย์แนว "ออกแบบ pipeline ingest คลิกสตรีม 10M events/วัน ให้ทีม BI ใช้" — ให้ user เดินก่อน แล้วกดถามต่อเป็นชั้นแบบ interviewer จริง: ทำไมเลือก batch ไม่ streaming? scale 100 เท่า? late events? ข้อมูลผิดย้อนหลัง 3 วัน ทำไง? ต้นทุนลดยังไง?
- สิ่งที่ให้คะแนน: ถาม requirements ก่อนวาด, พูด trade-off เอง (ไม่ใช่ท่อง buzzword), รู้ว่าอะไรไม่รู้
Behavioral
- คำถามมาตรฐาน (conflict, งานพัง, deadline ชน) — ตรวจโครง STAR: มี Situation/Action ชัดไหม Result วัดได้ไหม
- โยงกับโปรเจกต์จริงของ user (ดูจาก memory/repo ที่รู้จัก) — ช่วยขุดเรื่องจริงมาใช้ตอบ
กติกาการคุม session
- ทีละข้อ รอคำตอบจริง ห้ามเฉลยก่อน — เงียบรอได้ ไม่ต้องรีบช่วย
- ตอบไม่ได้ → hint ทีละชั้น (แบบ interviewer ใจดี) ก่อนเฉลย
- จบข้อ: คะแนน 1–5 ต่อมิติ (ถูกต้อง / สื่อสาร / trade-off awareness) + เฉลยระดับ senior — ไม่ใช่แค่เฉลยถูก แต่เฉลยแบบที่ทำให้ผ่านสัมภาษณ์
- น้ำเสียง: ตรง จริงใจ ไม่ปลอบเกินจริง — "ข้อนี้ถ้าเป็นสัมภาษณ์จริงยังไม่ผ่าน เพราะ..."
จบ session
อัปเดต ~/Documents/interview-prep/de.md: วันที่, โหมดที่ซ้อม, ข้อที่ทำได้/พลาด (พร้อมหัวข้อความรู้), แนวโน้มเทียบรอบก่อน, สิ่งที่ควรอ่านก่อนซ้อมรอบหน้า
