Un product designer data visualisation travaille sur des écrans denses en données. Il choisit la bonne représentation pour une question métier, organise un tableau de bord par priorité, dessine les filtres, le drill-down et les états de chargement, puis spécifie chaque graphique pour les développeurs. Les intitulés varient : designer dataviz, product designer data, UX designer tableaux de bord. Certains postes visent un produit SaaS, d'autres des outils internes construits dans Power BI ou Tableau.
Le portfolio trompe souvent. De beaux dashboards en Dribbble ne disent rien de la lecture réelle : un camembert à neuf parts ou une alerte en rouge et vert seul passent très bien en image. Le candidat dit d'où venaient les données, quelle décision l'écran devait permettre et comment la compréhension a été testée. Un profil solide cite des principes de perception, les critères WCAG sur la couleur et une mesure d'usage après la mise en production.
En fin d'entretien, quinze minutes servent à critiquer un écran réel du produit. Le PDF propose 30 questions sur six axes, une étude de cas de 20 minutes et une grille de 1 à 4.
Outils et repères d'un designer dataviz
Figma
L'outil de maquette du poste. Pour la dataviz, on y construit des composants de graphiques, des variables pour les couleurs et les modes clair et sombre, et des prototypes de filtres. Les maquettes doivent contenir des données réalistes et des cas limites, pas seulement des courbes idéales.
Power BI, Tableau, Looker
Les outils de BI dans lesquels beaucoup de tableaux de bord sont livrés. Le designer n'y développe pas forcément, mais il doit connaître leurs contraintes : visuels natifs, thèmes, interactions entre graphiques, performance quand une page compte trop de visuels.
Bibliothèques de graphiques (Highcharts, Apache ECharts, Vega-Lite)
Ce que le front utilise pour afficher les graphiques d'un produit web. Un designer qui connaît la bibliothèque de son équipe dessine ce qui se code et prévoit ses réglages : axes, info-bulles, légendes, responsive.
D3.js et Observable
D3.js sert aux graphiques sur mesure, Observable aux carnets et prototypes en JavaScript. Un product designer dataviz n'a pas à coder en production, mais savoir prototyper avec ces outils aide à tester une interaction avec de vraies données.
Palettes et perception (ColorBrewer, viridis)
Des palettes conçues pour les données : séquentielles, divergentes, catégorielles, avec des variantes lisibles par les personnes daltoniennes. Le vocabulaire de la perception (encodage, position, longueur, aire) vient des travaux de Cleveland et McGill et des livres de Stephen Few.
WCAG 2.2 et RGAA
Les règles d'accessibilité qui touchent directement les graphiques : pas d'information portée par la seule couleur (1.4.1), contraste de 3:1 pour les éléments graphiques (1.4.11), contenu au survol (1.4.13). En France, le RGAA en vigueur est la version 4.1.2 ; la version 5 est annoncée pour fin 2026.
Tests et analytics produit
Tests de compréhension avec des utilisateurs métier (tâches chronométrées, questions sur ce qu'ils retiennent) et mesure d'usage après la mise en production avec l'outil d'analytics de l'équipe. Les filtres utilisés et les exports Excel en disent long sur ce qui manque à l'écran.
Le poste se trouve chez les éditeurs de logiciels qui vendent un produit riche en données (supervision, analytics, finance, RH) et dans les équipes data qui construisent des outils internes. Chez un éditeur, le designer travaille avec un product manager et des développeurs front, et la bibliothèque de graphiques du code fixe le cadre. Dans une équipe data, il conçoit souvent dans les limites de Power BI ou de Tableau, avec des data analysts qui maîtrisent les définitions. Les offres françaises qui portent ce titre exact restent peu nombreuses ; le besoin apparaît aussi dans des annonces de product designer ou d'UX/UI designer qui citent les tableaux de bord.
Les points attendus d'un product designer data
- Choix de graphique et perception
- Hiérarchie d'un tableau de bord
- Filtres, drill-down et états
- Couleur et accessibilité
- Tableaux denses et spécifications
- Tests de compréhension et mesure
Cinq questions d'entretien pour un designer de tableaux de bord
Chaque question vient avec ce qu'une bonne réponse contient et le signal qui doit vous alerter. Pas besoin d'être technique pour les poser : écoutez si le candidat raconte du vécu.
Question 1 · confirmé
On vous demande un tableau de bord « avec tous les indicateurs ». Quelles questions posez-vous avant d'ouvrir Figma ?
Une bonne réponseQui l'ouvre, quelle décision ou quelle action il déclenche, à quelle fréquence (suivi opérationnel en continu ou analyse mensuelle). Quelles trois à cinq questions il doit régler d'un coup d'œil. Pour chaque indicateur : définition, source, fraîcheur, comparaison de référence (objectif, période précédente) et seuil d'alerte. La hiérarchie de l'écran en découle : la synthèse en haut, le détail ensuite.
Signal d'alerteIl choisit un modèle de tableau de bord, place vingt-cinq cartes d'indicateurs et demande ensuite à quoi elles servent.
Question 2 · confirmé
Un responsable commercial veut comparer, sur un seul écran, l'objectif et le réalisé de quatorze agences. Quel graphique dessinez-vous ?
Une bonne réponseDes barres horizontales triées par écart, avec un repère pour l'objectif (le bullet graph de Stephen Few) ou un graphique en haltères qui relie objectif et réalisé. Les noms d'agences se lisent à l'horizontale et toutes les valeurs partagent la même échelle, l'encodage le plus précis selon Cleveland et McGill. La couleur est réservée aux agences sous l'objectif, doublée d'une icône ou d'un libellé.
Signal d'alerteQuatorze jauges ou compteurs côte à côte, un radar, des barres en 3D. Ou un choix justifié par « c'est plus joli ».
Question 3 · junior à confirmé
Votre tableau de bord distingue « dans l'objectif » et « hors objectif » par du vert et du rouge. Qu'est-ce qui ne va pas, et comment corrigez-vous ?
Une bonne réponseLa couleur ne peut pas être le seul moyen de transmettre l'information (critère WCAG 1.4.1, niveau A), et le couple rouge-vert est le plus mal distingué par les personnes daltoniennes. Il ajoute une icône, une forme ou un libellé, choisit des teintes mieux séparées (bleu et orange, par exemple) et vérifie que les éléments graphiques atteignent un contraste de 3:1 avec le fond (critère 1.4.11).
Signal d'alerte« On ajoute une légende », ou ignorer la question du daltonisme.
Question 4 · confirmé
Un utilisateur clique sur la barre « Île-de-France » pour voir le détail par ville. Comment concevez-vous ce drill-down pour qu'il ne se perde pas ?
Une bonne réponseUn fil d'Ariane du niveau courant et un retour en un clic, un titre qui change avec le niveau, les filtres actifs affichés en étiquettes qu'on peut retirer. Il prévient quand l'échelle change entre deux niveaux et distingue clairement le clic qui filtre du clic qui descend. Un bon profil garde l'état dans l'URL pour qu'une vue se partage.
Signal d'alerteLe graphique se redessine sans indication du niveau, et la seule façon de remonter est de recharger la page.
Question 5 · confirmé
Un tableau de 40 colonnes et 5 000 lignes doit rester utilisable. Quels choix de conception faites-vous ?
Une bonne réponseDes colonnes prioritaires visibles par défaut et les autres masquables, l'en-tête et la première colonne figés, les nombres alignés à droite en chiffres à chasse fixe avec l'unité dans l'en-tête. Tri et filtre par colonne, densité réglable, sélection et actions en lot, export. La pagination ou le défilement virtuel se décide avec les développeurs, et la mise en forme conditionnelle reste sobre.
Signal d'alerteTout centré, quarante colonnes de même largeur, et une barre de défilement horizontale sans repère.
Recevez la fiche d'entretien complète en PDF
La fiche pour mener l'entretien de bout en bout, prête à imprimer ou à partager avec le manager.
- 30 questions sur 6 axes, avec la bonne réponse, le signal d'alerte et la relance
- Le niveau visé pour chaque question
- Une mise en situation de 20 minutes et ce qu'on attend du candidat
- La grille d'évaluation de 1 à 4, axe par axe
Product designer dataviz : questions courantes
Quelle différence entre un product designer dataviz et un développeur data visualisation ?
Le product designer part de la question métier : qui lit l'écran, quelle décision suit, quel graphique répond le mieux, comment l'utilisateur filtre et descend dans le détail. Il maquette, teste la compréhension et spécifie. Le développeur dataviz code les graphiques, souvent en D3.js, et répond de la performance et du rendu. Les deux se recoupent sur la perception et l'accessibilité. Sur un petit produit, un seul profil peut couvrir les deux, à condition de vérifier les deux volets en entretien.
Que montre le portfolio d'un bon designer de tableaux de bord ?
Moins l'esthétique que le raisonnement. La question métier de départ compte, avec les données disponibles, les versions écartées et leurs raisons. On y cherche des cas limites (valeurs manquantes, libellés longs, état vide), une version mobile ou une contrainte d'outil, et un résultat mesuré après livraison. Un projet présenté uniquement en images sans utilisateurs nommés ni test de compréhension reste à creuser pendant l'entretien.
Quel test technique est donné à un product designer dataviz ?
Un exercice court en direct fonctionne bien : à partir d'un tableau de bord existant, anonymisé, le candidat en fait la critique puis esquisse une refonte de l'écran principal en trente à quarante minutes. On voit le choix des graphiques, la hiérarchie, la place des filtres et le réflexe accessibilité. Un exercice à la maison doit rester limité en durée et porter sur un sujet qui ne ressemble pas à un travail livrable gratuit.
Faut-il savoir coder pour être product designer data visualisation ?
Ce n'est pas obligatoire, mais connaître les bases aide beaucoup. Comprendre ce qu'une bibliothèque de graphiques sait faire, lire un fichier CSV, prototyper une interaction dans Observable ou Vega-Lite permet de tester avec de vraies données et de dessiner ce qui se code. Sur un poste qui livre dans Power BI ou Tableau, la connaissance de l'outil compte davantage que le JavaScript.
Pour structurer vos autres entretiens, consultez aussi nos pages sur les questions d'entretien de recrutement, la méthode de l'entretien structuré et la grille d'évaluation d'entretien.
