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 donnéesData engineer Microsoft FabricLakehouse ou warehouse, shortcuts OneLake, capacité saturée, Direct Lake : ce qu'un data engineer Microsoft Fabric doit savoir expliquer en entretien.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesML data engineerQuestions d'entretien d'un ML data engineer : fuite de données, jointure à date, feature store, versions des jeux. Réponses attendues et grille PDF.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesData engineer Palantir FoundryQuestions d'entretien pour un data engineer Palantir Foundry : transforms, Pipeline Builder, ontologie, health checks. Réponse attendue et grille PDF.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesData engineer Scala / SparkQuestions d'entretien de data engineer Scala Spark : API Dataset, skew, conflits de dépendances sbt, tests ScalaTest. Avec la réponse qu'attend un lead.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesData engineer SnowflakeRecruter un data engineer Snowflake : taille des warehouses, Streams et Tasks, masquage des colonnes, Time Travel. Réponse attendue pour chaque question.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesData engineer streaming (Kafka / Flink)Partitions, exactly-once, watermarks, lag qui grimpe : questions d'entretien Kafka pour un data engineer streaming, avec la mauvaise réponse à repérer.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesData platform engineerData platform engineer Kubernetes : executors Spark en Pending, workers Trino à court de mémoire, logs Airflow perdus, Argo CD. Questions et grille.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesDataOps engineerDataOps engineer : SLO de fraîcheur, anomalies, bruit d'alertes, contrats de données. Questions d'entretien, réponse attendue et signal d'alerte.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesDéveloppeur Ab InitioDéveloppeur Ab Initio : partitionnement avant un Join, reprise sur checkpoint, promotion par l'EME, partition surchargée. Des questions pour un recruteur.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesDéveloppeur IBM DataStageDéveloppeur DataStage : partitionnement faux, Lookup ou Join, séquence à relancer, passage à Cloud Pak for Data. Questions, réponses attendues et alertes.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesDéveloppeur Informatica (PowerCenter / IDMC)Développeur Informatica : caches de lookup, sessions lentes, incrémental, pushdown et migration de PowerCenter vers IDMC. Questions et réponses attendues.Lire la fiche
Data engineering & plateformes de donnéesDéveloppeur SAS Data IntegrationDéveloppeur SAS DI : jointures pass-through, SCD Type 2 Loader, analyse d'impact, job déployé à relancer. Questions pour juger la pratique de DI Studio.Lire la fiche
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