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Les métiers de la data vous intéressent mais vous ne savez pas comment y accéder ? - Le jeudi 7 novembre à 18h30
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Recrutement Analytics Engineer : Comment se préparer à un entretien d’embauche pour un poste d'Analytics Engineer

Découvrez comment préparer votre entretien d’embauche pour un poste d’Analytics Engineer dans cet article !

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
31/10/2024

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Vous cherchez votre premier job d’Analytics Engineer ? Vous êtes déjà en poste, mais souhaitez évoluer au sein d’une nouvelle entreprise ? DataBird vous guide pas à pas pour mettre toutes les chances de votre côté lors d'un recrutement d’Analytics Engineer

Comprendre le rôle d'un Analytics Engineer

Au quotidien, les missions d'un Analytics Engineer sont aussi diverses que variées : 

  • Concevoir, gérer et optimiser les pipelines de données entre diverses sources.
  • Collaborer avec les différentes équipes pour développer des solutions adaptées aux besoins métiers.
  • Développer des produits de données (tableaux de bord, rapports) alignés sur les KPIs de l'organisation.
  • Améliorer les processus de traitement des données pour augmenter la rapidité et l'efficacité.
  • Automatiser les tests de contrôle et surveiller la qualité des données pour garantir leur intégrité.
  • Créer et mettre à jour la documentation pour faciliter l'utilisation des produits de données.

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Les compétences techniques à maîtriser avant un entretien avec un recruteur

Langages de programmation

De solides compétences en programmation sont indispensables pour extraire et manipuler les données efficacement. Parmi les outils d'Analytics Engineers, SQL permet d’interroger et gérer des bases de données relationnelles, tandis que Python et R sont des langages polyvalents utilisés pour l’analyse de données, le développement de modèles et l’automatisation des tâches. 

Les outils de gestion de données

Pour réussir votre entretien de recrutement d’Analytics Engineer, vous devez également maîtriser des plateformes de gestion de données, telles que BigQuery et Snowflake. Ces dernières sont idéales pour stocker, traiter et analyser de grands volumes de données. 

Les plateformes d'ETL et les pipelines de données

Connaître sur le bout des doigts certains outils ETL et ELT (dbt) est, elle aussi, cruciale pour automatiser et optimiser les pipelines de données. Ces technologies permettent d'extraire les données de diverses sources, de les transformer et de les charger dans des entrepôts de données pour les rendre exploitables par les utilisateurs finaux.

Connaissance des outils de visualisation

Tableau et Power BI vous seront indispensables pour créer des tableaux de bord interactifs et des rapports visuels. Avec ces outils de visualisation, vous êtes capables de traduire les données complexes en informations accessibles et exploitables par les décideurs, ce qui facilite grandement la prise de décision.

Pour vous préparer éfficacement, vous pouvez également aller voir quelles compétences faut-il pour devenir Analytics Engineer.

Préparer les questions techniques de son entretien Analytics Engineer 

Questions sur les requêtes SQL avancées

  • Expliquez la différence entre une jointure interne (INNER JOIN) et une jointure externe (OUTER JOIN). Dans quels cas utiliseriez-vous l'une plutôt que l'autre ?
  • Comment utiliser les fonctions de fenêtre (window functions) en SQL pour calculer un classement (ranking) des produits les plus vendus par catégorie ?
  • Que sont les index dans SQL et comment influencent-ils la performance des requêtes ? Pourriez-vous l’illustrer avec un exemple ?

Résolution de problèmes de manipulation de données

  • Décrivez une situation où vous avez dû nettoyer un dataset complexe avant de l'analyser. Quelles étapes avez-vous suivies pour assurer sa qualité ?
  • Comment aborderiez-vous la normalisation de données provenant de plusieurs sources avec des formats différents ? Donnez un exemple concret de votre expérience.
  • Avez-vous déjà rencontré des problèmes de performance lors de la manipulation de données ? Quelles techniques avez-vous utilisées pour optimiser les requêtes ou les processus ?

Évaluations sur la modélisation de données

  • Expliquez la différence entre un schéma en étoile et un schéma en flocon de neige. Quand utiliseriez-vous chacun d’eux ?
  • Comment concevriez-vous une table de faits et des tables de dimensions pour suivre les performances de vente d'un site e-commerce ?
  • Donnez un exemple où il serait nécessaire de créer une hiérarchie dans les données. Comment la modéliseriez-vous pour qu'elle soit efficace pour l'analyse ?

Les questions comportementales courantes

Travailler en équipe avec des Data Scientists et Data Analysts

  • Parlez-nous d'une fois où vous avez collaboré avec des Data Scientists ou des Data Analysts sur un projet. Comment avez-vous réparti les tâches ?
  • Comment gérez-vous les divergences de point de vue ou les désaccords techniques avec d'autres membres de l'équipe ?
  • Pouvez-vous donner un exemple où votre travail a permis à l’équipe de prendre de meilleures décisions ou d’optimiser un projet de données ?

Gestion des priorités et résolution de problèmes complexes

  • Racontez-nous une situation où vous avez dû jongler entre plusieurs projets importants et urgents. Comment avez-vous géré votre temps pour répondre aux attentes des différentes parties prenantes ?
  • Pourriez-vous décrire un problème de données particulièrement complexe que vous avez résolu. Comment avez-vous structuré votre approche ?
  • Donnez un exemple d'une situation où vous avez dû réagir rapidement pour résoudre un problème critique affectant le pipeline ou l'intégrité des données.

Communication des résultats aux parties prenantes non techniques

  • Comment adaptez-vous votre discours pour expliquer des concepts techniques complexes à des parties prenantes non techniques ? Auriez-vous un exemple ?
  • Parlez-nous d'une fois où vous avez présenté des résultats de données à une équipe ou à des clients non techniques. Comment vous assurez-vous de leur compréhension ? 
  • Avez-vous déjà été confronté à une situation où les résultats communiqués n'étaient pas conformes aux attentes des parties prenantes ? Comment avez-vous géré cette situation ?

Pour vous aider à faire la différence entre les différents métiers :

Analytics Engineer VS Data Engineer                      Analytics Engineer VS Data Analyst  

Comment se démarquer lors de l'entretien ?

Montrer une compréhension approfondie des enjeux métiers

Lors de votre entretien de recrutement d’Analytics Engineer, il est important de montrer que vous comprenez non seulement les aspects techniques, mais aussi comment votre travail contribue directement aux objectifs métiers. Expliquez par exemple comment vos modèles ou analyses ont aidé à résoudre un problème métier spécifique (optimisation des ventes, amélioration de l'expérience client..).

Expliquer vos projets passés de manière claire et impactante

Préparez en parallèle des exemples concrets de projets que vous avez menés, en détaillant le contexte, les actions spécifiques entreprises, et les résultats obtenus. Vous pouvez structurer vos réponses en utilisant la méthode STAR (Situation, Tâche, Action, Résultat).

Si vous avez travaillé sur l'automatisation d’un pipeline de données, décrivez le problème de départ, les outils que vous avez utilisés, et les gains obtenus en matière de temps, ressources et amélioration des performances.

Mettre en avant vos capacités à résoudre des problèmes réels

Au cours de votre entretien d’embauche d’Analytics Engineer, montrez également que vous savez anticiper les défis techniques ! Racontez par exemple une situation dans laquelle vous avez su résoudre un problème critique, comme la correction d’une faille dans le pipeline de données ou l’optimisation des performances d’un entrepôt de données.

Ressources supplémentaires pour se préparer

Exemples de projets d'Analytics Engineering à pratiquer

  • Pour de l'optimisation de pipelines de données, utilisez dbt pour configurer et optimiser un pipeline de données dans un entrepôt comme BigQuery, en transformant et rendant les données exploitables.
  • Côté analyse des ventes e-commerce, téléchargez un dataset de ventes, créez un tableau de bord interactif avec Tableau ou Power BI, et visualisez les KPI essentiels pour l'analyse des performances.
  • Pour de la détection d'anomalies, utilisez Python avec des bibliothèques comme Pandas et NumPy afin d’analyser des transactions financières et appliquer des techniques statistiques.

Livres et formations pour approfondir les connaissances techniques

Vous aimeriez approfondir vos connaissances avant votre candidature de recrutement d’Analytics Engineer ? Avec ses conseils pratiques, le livre Designing Data-Intensive Applications vous apporte une compréhension approfondie des systèmes de gestion de données et de l'architecture des pipelines. Aussi, Fundamentals of Data Engineering présente les principes clés de l'ingénierie des données et la gestion des pipelines.

Que vous soyez en poste ou candidat pour l'emploi de vos rêves, la formation Analytic Engineer  propose également un cursus de 6 semaines qui s’adapte à votre emploi du temps. Au programme : des cours interactifs et stimulants, des certifications à la fin de certains modules, et des feedbacks en direct pour tout le monde !

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