Les questions d'entretien technique, métier par métier
Pour chaque poste, les technologies expliquées simplement, les questions qui révèlent l'expérience réelle, ce qu'une bonne réponse contient et le signal qui doit vous alerter. La fiche complète, avec la mise en situation et la grille d'évaluation, part en PDF.
Tous les métiers (294)Data engineering & plateformes de données (28)Data science & statistique (18)IA générative & LLM (11)Produit, pilotage & management data/IA (9)Business intelligence & analytics (32)Intégration, API & middleware (10)Architecture logicielle (5)Architecture data & IA (9)Qualité logicielle & test (9)Machine learning & MLOps (19)Gouvernance, qualité & conformité des données (12)Encadrement technique & rôles transverses (10)Bases de données (DBA & développement SQL) (16)Développement sur progiciels (ERP, CRM, ITSM) (13)CMS & e-commerce (8)Développement mobile (8)Développement front-end (7)Développement back-end (37)Low-code, no-code & automatisation (9)Développement spécialisé (SIG, CAO, calcul) (3)Logiciel embarqué & systèmes (8)Développement full-stack (6)Jeu vidéo & 3D temps réel (7)
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Data engineering & plateformes de donnéesAdministrateur Cloudera / HadoopAdministrateur Cloudera ou Hadoop : bascule du NameNode, erreurs Kerberos, pools Impala, migration CDH vers CDP, PRA. Questions d'entretien et grille.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesAdministrateur plateforme Databricks / SnowflakeAdministrateur Databricks ou Snowflake : SSO, SCIM, Unity Catalog, rôles Snowflake, compute policies, coûts par équipe. Questions et grille pour recruter.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesAdministrateur Elasticsearch / OpenSearchAdministrateur Elasticsearch ou OpenSearch : cluster jaune, trop de shards, ILM, snapshots, pauses JVM. Questions pour juger l'exploitation d'un cluster.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesAdministrateur KafkaAdministrateur Kafka : ISR et min.insync.replicas, passage en KRaft, ACL, rééquilibrage des partitions. Des questions pour repérer qui a tenu un cluster.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesAnalytics engineer dbtAnalytics engineer dbt sur BigQuery, Snowflake ou Databricks : modèle incrémental, coût d'un run, métriques partagées, tests et CI. Réponses attendues.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesData engineer AWSJobs Glue qui relisent tout, petits fichiers S3, jointure Redshift lente, droits IAM : questions d'entretien data engineer AWS avec la réponse attendue.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesData engineer Azure (ADF / Synapse / Databricks)Integration Runtime, MERGE Delta, Private Endpoints et DNS privé : les questions d'entretien d'un data engineer Azure, et un cas pratique de 20 minutes.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesData engineer GCPRecruter un data engineer GCP : questions sur le coût BigQuery, les doublons Pub/Sub, le retard Dataflow et le backfill, avec les erreurs typiques.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesData engineer DatabricksQuestions d'entretien pour un data engineer Databricks : petits fichiers, data skew, Unity Catalog. Réponse attendue, signal d'alerte, grille PDF.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesData engineer kdb+ (tick data)Recruter un data engineer kdb+ en finance de marché : reprise d'une RDB, jointure aj en q, carnet d'ordres, horodatage MiFID II. Questions et pièges.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesData engineer Big Data on-premise (Hadoop/Spark)Petits fichiers HDFS, tables Hive, files YARN, tickets Kerberos : cinq questions d'entretien pour un data engineer Hadoop et Spark sur cluster Cloudera.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesData engineer IoT et données capteursHistorian PI, OPC UA ou MQTT, coupure entre usine et cloud, sécurité OT : les questions d'entretien d'un data engineer IoT, avec grille de notation en PDF.Lire la fiche
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