Recrutement Data Engineer : 10 questions pour se préparer à un entretien de Data Engineer

De nombreux métiers de la Data font leur apparition depuis plusieurs années. Parmi les nouvelles disciplines très convoitées : le Data Engineer. Vous avez très bientôt un entretien d’embauche pour un poste de Data Engineer, mais ne savez pas comment le préparer ?

Tout d'abord, veillez à avoir un CV qui met bien en avant votre formation et vos expériences pro ! Puis, un entretien, il faut le préparer !

Voici les 10 questions qui peuvent vous être posées lors d’un entretien de Data Engineer ! 

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Qu’est ce qu’un Data Engineer ?

À la différence du métier de Data Scientist, le Data Engineer est le premier intervenant dans le traitement des données. Ses missions précèdent celles du scientifique des données, et reviennent à : 

• concevoir des solutions pour le traitement de grands volumes de pipelines de données, dans le but de garantir sécurité et lisibilité : 
• coordonner une équipe de professionnels de la data à chaque étape du traitement des données ; 
• effectuer une veille technologique constante sur les technologies et les langages utilisés, afin de partager ses connaissances et contribuer à l'avancement du projet.

Le Data Engineer possède ainsi une expertise approfondie pour accomplir sa mission de développement des flux de données. Il est non seulement spécialiste des langages structurés, mais il maîtrise également la conception de bases de données (avec SQL et NoSQL). Le travail du Data Engineer doit être par la suite lisible et parfaitement manipulable. 

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Pourquoi préparer son entretien de recrutement de Data Engineer ?

Savoir quelles questions peuvent être posées

Certaines questions reviennent presque à coup sûr en entretien de Data Engineer. Il est donc primordial de préparer soigneusement vos réponses. Concentrez-vous notamment sur les questions techniques liées aux langages de programmation, aux bases de données et aux technologies Big Data. 

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Être préparer à répondre à des questions difficiles

Un principe de base : vos réponses doivent être concises et directes. Si votre interlocuteur vous pose une question complexe, gardez votre calme, ne soyez pas sur la défensive, et prenez le temps de la réflexion avant de vous lancer.

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Gagner en confiance lors de l’entretien

Surmonter sa timidité, gérer ses émotions, savoir se présenter, poser des questions pertinentes… Voici les principaux défis rencontrés lors d'un entretien d'embauche, notamment s’il s’agit d’un premier emploi. Pour donner le meilleur le jour J et éviter de perdre ses moyens, une préparation minutieuse s’impose. Petite astuce qui peut faire la différence : adoptez une posture d'échange, tant dans le langage corporel que dans l’attitude !

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Faire de l’entretien une occasion d’apprendre

Pendant l'entretien, n’hésitez pas à poser des questions sur les projets, les technologies et les défis rencontrés par l’entreprise. Montrez votre curiosité en demandant par exemple des précisions. C’est aussi l’occasion de demander des retours sur votre performance pour identifier les axes à améliorer. Après l'entretien, réfléchissez à ce que vous avez appris, identifiez et comblez vos lacunes.

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Question 1 : pouvez-vous expliquer la différence entre un data warehouse et un data lake ?

Réponse 1 : Data Warehouse vs Data Lake : Structures de données pour différents besoins d'analyse

D’un côté, le Data Warehouse stocke des données provenant de diverses sources dans un format organisé et structuré. Conçu pour l'analyse de données historiques, l'entrepôt de données permet des requêtes complexes pour des rapports et des analyses de données consolidées. Les données sont nettoyées, transformées, et intégrées, avant d'être chargées dans le Data Warehouse.

De l’autre, le Data Lake conserve les données dans leur format brut et natif, qu'elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. Il est conçu pour stocker de grandes quantités de données à faible coût, ce qui offre une grande flexibilité pour le traitement et l'analyse de la data. Celle-ci peut être analysée ultérieurement avec des outils adaptés, dans le but d'explorer des patterns et des insights que l'on n'aurait pas nécessairement prévus au départ.

Data Lake vs Data Warehouse : comprendre la différence

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Question 2 : qu'est-ce que le partitionnement de données et pourquoi est-il important dans le traitement de grands volumes de données ?

Réponse 2 : Partitionnement : Optimisation des performances pour le traitement de big data

Le partitionnement de données consiste à diviser de grandes tables en segments plus petits, basés sur une clé de partitionnement (date ou valeur de colonne spécifique). Cette technique permet de traiter les données de manière plus efficace en concentrant les requêtes et les opérations sur des sous-ensembles plus petits.

Les avantages du partitionnement dans de grands volumes de données sont bien réels : 

• Il facilite la scalabilité en permettant de distribuer les données et les charges de travail sur plusieurs serveurs ou nœuds.
• Il simplifie la gestion des opérations, telles que la sauvegarde et l'archivage.
• Il contribue à réduire les coûts de stockage et de traitement, en limitant le volume de données traitées simultanément.

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Question 3 : pouvez-vous décrire ce qu'est un pipeline de données et ses composants principaux ?

Réponse 3 : Pipeline de données : Flux automatisé d'extraction, transformation et chargement

Un pipeline de données se définit comme un flux automatisé qui gère le transfert et le traitement des données à travers plusieurs étapes, de leur extraction à leur chargement dans un système cible. Voici ses trois phases essentielles :

1. L’extraction (Extract) : cette étape consiste à collecter des données provenant de diverses sources, comme des bases de données, des fichiers, des API ou des flux en temps réel. L'objectif est de récupérer les données brutes nécessaires pour l'analyse.
2. La transformation (Transform) : une fois les données extraites, elles sont nettoyées, enrichies et transformées pour répondre aux exigences spécifiques du traitement ou de l'analyse. Il peut s'agir par exemple d’opérations de normalisation, d'agrégation, ou de conversion de formats.
3. Le chargement (Load) : les données transformées sont ensuite chargées dans une destination cible, telle qu'un Data Warehouse, une base de données analytique ou un Data Lake. Cette étape prépare les données pour des requêtes et des analyses ultérieures.

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Question 4 : quelle est la différence entre le traitement par lots (batch processing) et le traitement en temps réel (stream processing) ?

Réponse 4 : Batch vs Stream : Traitement périodique vs continu des données

Le traitement par lots et le traitement en temps réel constituent deux approches bien distinctes pour gérer les données. Comme son nom l’indique, le traitement par lots traite les données en groupes ou en lots à des intervalles réguliers. Les données sont collectées, stockées, puis traitées en une seule fois à la fin de chaque période définie. 

Ce mode se révèle particulièrement efficace pour les tâches qui ne nécessitent pas une réponse immédiate (rapports périodiques, analyses de grandes quantités de données…). Il faut cependant compter un certain délai entre la collecte des données et l'obtention des résultats.

À l'inverse, le traitement en temps réel agit en continu sur les données, dès qu'elles sont générées ou reçues. Cette approche est conçue pour des applications nécessitant une réponse immédiate (détection de fraudes, surveillance en direct, recommandations personnalisées…). 

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Question 5 : pouvez-vous expliquer ce qu'est un schéma en étoile dans la modélisation de données ?

Réponse 5 : Schéma en étoile : Structure de données optimisée pour l'analyse multidimensionnelle

Le schéma en étoile est une méthode de modélisation de données utilisée principalement dans les bases de données multidimensionnelles et les Data Warehouses. Il est conçu pour optimiser les requêtes analytiques et les rapports.

Ce type de schéma se compose d'une table centrale appelée table des faits et de plusieurs tables satellites appelées tables de dimensions. La table des faits contient les données mesurables et quantifiables : ventes, revenus ou les quantités. Elle est reliée aux tables de dimensions, qui fournissent des contextes descriptifs pour ces données, (produits, dates, régions).

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Concrètement, le schéma en étoile facilite les opérations d'analyse multidimensionnelle en permettant des requêtes simples et rapides grâce à sa structure dénormalisée. Les données sont organisées de manière à minimiser le nombre de jointures nécessaires pour effectuer des analyses. Cela améliore nettement les performances des requêtes complexes.

Question 6 : qu'est-ce que le versioning des données et pourquoi est-il important dans un environnement de production ?

Réponse 6 : Versioning des données : Traçabilité et gestion des changements dans le temps

Le versioning des données consiste à gérer et à suivre les différentes versions des données au fil du temps. Dans un environnement de production, le versioning retrace les modifications apportées aux données, afin de faciliter l'audit et la compréhension de l'évolution des informations. Un élément crucial pour identifier l'origine de problèmes ou vérifier les changements. 

En cas d'erreur ou de besoin de revenir à une version antérieure des données, le versioning permet également de restaurer facilement des versions précédentes. Cela réduit les risques liés à la perte de données ou aux erreurs lors des mises à jour. 

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Quelles sont les responsabilités d'un Data Engineer ?

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Question 7 : pouvez-vous décrire brièvement ce qu'est Apache Kafka et dans quel contexte il est utilisé ?

Réponse 7 : Apache Kafka : Plateforme distribuée pour le traitement de flux de données en temps réel

Apache Kafka est une plateforme distribuée de gestion de flux de données en temps réel conçue pour traiter efficacement de grands volumes de données. Cette solution Open Source permet de publier, de souscrire, de stocker et de traiter des flux de données de manière fiable et évolutive. Il fonctionne sur une architecture distribuée, où les données sont organisées en topics et partitionnées pour assurer une haute disponibilité et une gestion efficace des flux de données.

Kafka est souvent utilisé pour des applications nécessitant un traitement en temps réel : surveillance des événements, analyse de logs, intégration de données en continu, pipelines de données complexes… Il est particulièrement adapté aux environnements où des données doivent être ingérées, traitées et distribuées rapidement et à grande échelle, comme dans les architectures de microservices et les systèmes de recommandation en temps réel.

D'ailleurs, nous avons justement un article sur les outils utilisés par un Data Engineer. N'hésitez pas à aller le lire !

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Question 8 : qu'est-ce que la normalisation de données et quand devriez-vous l'appliquer ou non ?

Réponse 8 :  Normalisation : Organisation des données pour réduire la redondance vs performances

La normalisation des données est le processus de structuration des données dans une base de données, afin de réduire la redondance et améliorer l'intégrité. Cela implique de diviser les données en tables distinctes, pour minimiser la duplication et maintenir la cohérence lors des mises à jour et suppressions.

Une normalisation excessive peut toutefois nuire aux performances. Elle nécessite de nombreuses jointures entre les tables, ce qui peut ralentir les requêtes. Dans des contextes où la performance des requêtes est cruciale, comme dans les entrepôts de données ou les systèmes OLAP, une certaine dénormalisation est souvent utilisée pour optimiser la rapidité des accès aux données.

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Question 9 : pouvez-vous expliquer ce qu'est le concept de "data lineage" et pourquoi il est important ?

Réponse 9 : Data Lineage : Traçabilité de l'origine et des transformations des données

Le Data Lineage est le concept de traçabilité qui permet de suivre l'origine, les transformations et le parcours des données tout au long de leur cycle de vie. Il documente la façon dont les données sont collectées, transformées et stockées.

Ce concept se révèle indispensable pour assurer la transparence et la qualité des données, en facilitant la détection des erreurs et la validation de l'intégrité des données. Il joue également un rôle crucial dans la conformité réglementaire, en fournissant des preuves claires de la gestion et de la protection des données.

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Question 10 : qu'est-ce que le sharding dans les bases de données et quand l'utiliseriez-vous ?

Réponse 10 : Sharding : Distribution horizontale des données pour la scalabilité

Le sharding est une méthode de distribution horizontale des données où une grande base de données est divisée en plusieurs fragments (shards). Cette approche permet de répartir les données et la charge de travail sur plusieurs serveurs, facilitant ainsi la gestion de volumes importants de données et améliorant les performances en réduisant la charge sur chaque serveur individuel.

Le sharding est particulièrement utile pour améliorer la scalabilité d'une base de données. Elle permet effectivement une extension facile à mesure que les besoins en stockage et en traitement augmentent. Il contribue aussi à la haute disponibilité et à la tolérance aux pannes, en garantissant que la défaillance d'un shard n'affecte pas l'ensemble du système.

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