Véritable architecte des données, le data engineer a un rôle de plus en plus stratégique dans beaucoup d’entreprises. Son processus de recrutement doit notamment contenir le passage d’un test technique pour évaluer sa maîtrise. Cela doit également vous éclairer sur sa capacité à aborder des problèmes complexes, à innover et à s’intégrer dans les flux de travail de l’équipe actuelle.

Test technique recrutement data engineer : ce qu’il doit contenir

Le test technique que vous allez soumettre aux candidats doit refléter les compétences essentielles qu’un data engineer doit posséder. Au-delà de la programmation et de la connaissance des bases de données, le bon candidat doit démontrer sa compétence en modélisation de données, en construction et optimisation de pipelines de données, ainsi qu’en traitement et analyse de données à grande échelle.

Il est impératif d’inclure des scénarios qui évaluent la capacité du candidat à transformer les données brutes en informations exploitables.

Conseils pour la création du test technique de recrutement

Le test de recrutement d’un data engineer doit simuler des situations auxquelles il sera confronté dans son rôle. Utilisez des ensembles de données authentiques et posez des problèmes qui reflètent le quotidien dans votre entreprise.

Il est aussi recommandé de poser des questions pour évaluer la capacité du candidat à communiquer ses idées et à collaborer avec les autres membres de l’équipe. Cela peut par exemple se traduire par une étude de cas où le candidat doit expliquer son approche et ses décisions.

Data Engineer : les hard skills à vérifier

Voici les compétences informatiques et techniques qui font partie de la boîte à outil d’un data engineer. Votre test technique doit vérifier que le candidat maîtrise celles qui sont indispensables à son futur poste. Cela peut être :

  • La parfaite connaissance de certains systèmes d’exploitation (Unix, Windows, Solaris, Linux…)
  • Certains langages de programmation (Python, Javascript, C++, Scala…)
  • Les outils de bases de données (SQL, NoSQL…)
  • Les outils de stockage des données
  • Les outils de manipulation des données (ETL, LET…)
  • Les outils liés au Big Data, de gestion de flux (Kafka, Flink, Hadoop, Spark)
  • Le savoir-faire concernant les outils IA

Interpréter les résultats d’un test technique de recrutement

Maintenant que le test est terminé, place à l’analyse de ses résultats. Examinez la logique et le processus de pensée derrière les réponses. Comment le candidat a-t-il structuré son approche ? Bien sûr, la note obtenue est tout de même à prendre en compte, mais elle doit être nuancée avec la complexité des tâches et la pertinence des solutions proposées.
Enfin, dans les tâches où le candidat doit expliquer son raisonnement, évaluez sa capacité à communiquer des concepts complexes de manière claire et concise. Pensez également à interpréter les résultats dans le contexte de l’équipe existante.

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