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Questions pour s’entraîner
Tell me about a data pipeline you built.
Parle-moi d’un pipeline de données que tu as créé.
Pourquoi cette questionOn veut voir ton expérience réelle et ta façon d’expliquer un travail technique avec des mots simples.
Choisis un seul pipeline. Dis d’où venaient les données, ce que tu leur as fait et où elles sont arrivées. Par exemple : un pipeline quotidien entre le système d’une boutique et un entrepôt de données. Reste court et clair.
Which parts of that pipeline did you build yourself?
Quelles parties de ce pipeline as-tu créées toi-même ?
Pourquoi cette questionOn veut connaître ton propre rôle, pas seulement le travail de l’équipe.
Dis « I », pas seulement « we ». Nomme les étapes que tu as créées, comme le chargement ou le nettoyage. Sois honnête. Si d’autres personnes ont fait certaines parties, dis-le simplement.
What tools did you use, and why did you choose them?
Quels outils as-tu utilisés, et pourquoi les as-tu choisis ?
Pourquoi cette questionOn veut voir que tu comprends tes outils, et pas seulement que tu connais des noms.
Nomme un ou deux outils et explique pourquoi ils convenaient. Par exemple : ils étaient assez rapides pour des données quotidiennes, ou l’équipe les utilisait déjà. Relie chaque outil à une vraie étape.
Tell me about a data quality problem you found.
Parle-moi d’un problème de qualité des données que tu as trouvé.
Pourquoi cette questionLes mauvaises données, c’est courant. On veut savoir comment tu les repères et les traites.
Dis comment tu as trouvé le problème, ce que tu as corrigé et comment tu as évité qu’il revienne. Par exemple : des lignes avaient des dates vides, donc tu as ajouté un contrôle qui arrête le chargement.
How did you know the data was wrong?
Comment as-tu su que les données étaient fausses ?
Pourquoi cette questionOn veut voir que tu vérifies les données avec soin et que tu ne devines pas.
Décris le signal. Peut-être qu’un rapport semblait étrange, que les totaux ne correspondaient pas ou qu’un test a échoué. Explique le contrôle utilisé, comme comparer le nombre de lignes ou chercher des valeurs vides.
What checks would you add to a new pipeline?
Quels contrôles ajouterais-tu à un nouveau pipeline ?
Pourquoi cette questionOn veut voir si tu penses à la prévention, même sans exemple réel.
Nomme deux ou trois contrôles clairs. Par exemple : pas de champs clés vides, le nombre de lignes correspond à la source, les dates sont dans une plage valide. Dis ce qui se passe quand un contrôle échoue.
How do you work with analysts?
Comment travailles-tu avec les analystes ?
Pourquoi cette questionUn data engineer prépare des données pour d’autres personnes. On veut voir si tu travailles bien en équipe.
Nomme une habitude. Par exemple : une réunion chaque semaine, un document partagé ou un message quand les données changent. Dis comment tu apprends ce dont les analystes ont besoin avant de créer.
How do you find out what data users really need?
Comment découvres-tu de quelles données les utilisateurs ont vraiment besoin ?
Pourquoi cette questionOn veut savoir si tu poses des questions avant de commencer à créer.
Explique que tu demandes à quelles questions ils doivent répondre. Donne un exemple. Dis comment tu vérifies que tu as bien compris, par exemple en montrant d’abord un petit échantillon de données.
How do you tell people when data changes or a pipeline fails?
Comment préviens-tu les gens quand les données changent ou qu’un pipeline échoue ?
Pourquoi cette questionUne communication claire garde les rapports justes et crée la confiance.
Décris une habitude simple. Par exemple : tu envoies un court message aux analystes, tu expliques ce qui a changé et tu dis quand ce sera réparé. Cite un canal ou un document partagé si tu en utilises un.
Who used the data from your pipeline, and how did it help them?
Qui utilisait les données de ton pipeline, et en quoi cela les a-t-il aidés ?
Pourquoi cette questionOn veut voir que tu comprends pourquoi ton travail compte.
Nomme les utilisateurs, par exemple les analystes des ventes. Dis ce qu’ils faisaient avec les données, comme un rapport de ventes quotidien. Reste simple et vrai.
Let me explain it step by step.
Laisse-moi l’expliquer étape par étape.
Clara
Coach IA
Leo
Coach IA
Phrases à essayer
Let me explain it step by step.
Laisse-moi l’expliquer étape par étape.
First I loaded the data, then I cleaned it.
D’abord j’ai chargé les données, puis je les ai nettoyées.
The data came from our shop system and went to the warehouse.
Les données venaient du système de notre boutique et sont allées dans l’entrepôt de données.
I noticed the row counts did not match, so I checked the source.
J’ai remarqué que le nombre de lignes ne correspondait pas, alors j’ai vérifié la source.
I added a check that stops the load if a key field is empty.
J’ai ajouté un contrôle qui arrête le chargement si un champ clé est vide.
I asked the analysts what they needed first.
J’ai d’abord demandé aux analystes de quoi ils avaient besoin.
Questions fréquentes
Et si je n’ai jamais eu de gros problème de qualité des données ?
Ce n’est pas grave. Tu peux expliquer un contrôle clair que tu utiliserais. Par exemple, tu chercherais des valeurs vides ou tu comparerais le nombre de lignes avec la source. Dis ce que tu ferais si le contrôle échouait. Un plan clair est une bonne réponse.
Faut-il parler de beaucoup d’outils ?
Il vaut mieux parler d’un ou deux outils en détail. Explique ce que tu en as fait et pourquoi. Une longue liste de noms sans exemples peut paraître vague. La personne qui te reçoit veut souvent entendre tes propres étapes.
Mon anglais n’est pas parfait. Comment expliquer un travail technique ?
Utilise des phrases courtes et des mots simples. Explique dans l’ordre : d’où venaient les données, ce que tu as fait et où elles sont arrivées. Des mots comme « first », « then » et « after that » aident. Tu peux faire une pause et réfléchir avant de répondre.