Lisez avec nous une offre d'emploi réaliste d'ingénieur de données, puis suivez cinq personnes candidates dans la même entrevue de conception de pipeline, réplique par réplique.
Nous ne vous donnons pas une liste de questions à apprendre par cœur. Les vraies entrevues ne fonctionnent pas ainsi. Un intervieweur vous écoute d'abord, puis il pose des questions sur ce que vous avez dit, de plus en plus en profondeur, jusqu'à trouver où s'arrêtent vos connaissances. Vous ne pouvez pas apprendre cela dans une liste. Vous pouvez l'apprendre en observant des conversations, puis en vous exerçant avec les vôtres.
Nous commençons donc là où commence une vraie candidature : par une offre d'emploi. Nous la lisons ensemble, ligne par ligne, et nous disons honnêtement ce qu'elle demande, ce qu'elle ne dit pas et qui devrait postuler. Vous voyez ensuite comment se déroulent habituellement les entrevues pour ce poste. Puis vous suivez cinq personnes différentes dans la même entrevue, réplique par réplique, avec des notes sur ce que l'intervieweur vérifie, ce qui fonctionne et ce qui tourne mal. À la fin, vous préparez votre propre entrevue.
L'entreprise et les personnes candidates ne sont pas réelles. L'offre d'emploi est un composite : nous l'avons construite à partir des éléments qui reviennent dans de vraies offres pour le poste « Ingénieur de données ». Les conversations sont des exemples, écrits à partir de notre expérience de vraies entrevues des deux côtés de la table.
L'offre d'emploi d'ingénieur de données utilisée dans ce guide, inspirée d'offres réelles, et une première lecture pour trouver le problème derrière la longue liste d'outils.
Ce que l'offre d'ingénieur de données de Tidewell exige vraiment, ses souhaits, ses omissions (garde et coûts), qui devrait postuler et quelles questions poser à l'équipe.
Les cinq entrevues du processus de Tidewell, ce que chacune vérifie, comment un intervieweur sérieux explore votre pipeline jusqu'aux limites de vos connaissances, et le problème de relevés de compteurs donné à chaque candidature.
La même entrevue technique avec cinq personnes différentes. Chaque conversation part de ce que la personne a construit, puis va plus loin.
Fatima a travaillé neuf ans avec SQL, les rapports et les entrepôts de données. Son entrevue montre comment une modélisation solide et des tests soignés servent en ingénierie de données. Elle révèle aussi où Kafka devient sa limite, et pourquoi elle accepte d'abord une autre offre.
Lukas a six ans d'expérience en services de paiement Java. Son entrevue montre comment ses bonnes habitudes de fiabilité servent en ingénierie de données, et où les tables pour analystes deviennent son défi.
Jordan a bâti une plateforme de données complète en deux ans avec des outils gérés. Son entrevue montre ce qu'ils cachent et comment reconnaître ses limites transforme un « non » en bon résultat.
Vikram travaille dans les données depuis 24 ans, de Teradata à un lakehouse infonuagique. Son entrevue montre comment cette expérience sert avec de nouveaux outils, notamment lors d'un désaccord poli et justifié sur le traitement exactement une fois de Kafka.
Nicole a travaillé 7 ans dans les opérations de comptage avant d'apprendre SQL et Python. Son entrevue montre ce que sa connaissance des compteurs apporte à une équipe de données, et ses limites en ingénierie.
Transformez les cinq entrevues en plan pour votre entrevue d'ingénieur de données : notes sur vos pipelines, petit test de réexécution, exercices de SQL et de modélisation à voix haute, et questions pour l'équipe.
