Comment Amazon recrute ses analystes de données

Amazon publie des pages sur son processus général et sur la préparation à quelques postes, mais aucune ne concerne les analystes de données. Les étapes ci-dessous sont donc les étapes générales. La présélection, l’exercice à domicile, l’étude de cas, l’entretien comportemental et l’entretien sur site sont des catégories de préparation utilisées sur cette page, et non les noms des étapes d’Amazon.

• Présélection téléphonique. Une discussion de 30 à 45 minutes, généralement avec un recruteur ou un responsable du recrutement, qui constitue le premier échange en direct avec Amazon.
• La boucle d’entretiens. L’étape finale et la plus complète : quatre à six entretiens de 45-60 minutes chacun, chaque interlocuteur évaluant différents aspects de vos compétences et de votre expérience.
• Le Bar Raiser. Un évaluateur objectif extérieur à l’équipe de recrutement participe à la boucle afin de garantir le maintien des critères de recrutement.
• Débriefing et retour. Le jury fait le point après l’entretien final ; Amazon fournit généralement un retour dans les deux jours ouvrés suivant les entretiens téléphoniques et dans les cinq jours ouvrés suivant la boucle.

Amazon ne précise pas si les analystes de données passent une évaluation en ligne ou réalisent un exercice à domicile avant la boucle.

Les 16 Leadership Principles constituent le fondement de chaque décision de recrutement, et la méthode STAR est la pierre angulaire des entretiens. Pour un analyste, chaque entretien associe donc deux éléments : d’un côté, un domaine technique ; de l’autre, un récit structuré autour d’un principe et présentant un résultat explicite.

Les entretiens d’analyste de données évaluent généralement :

• SQL et nettoyage des données. Les jointures, les agrégations, les fonctions de fenêtrage ainsi que la détection des doublons et des valeurs nulles avant qu’ils n’atteignent un rapport.
• Indicateurs et tableaux de bord. Définir précisément un indicateur et savoir dans quelles circonstances il peut être trompeur.
• Communication des conclusions. Transformer un résultat en une décision qu’une autre personne peut prendre, ce qui permet d’étayer les principes liés aux clients et à l’acquisition de la confiance.
• Jugement commercial. Choisir l’analyse la plus importante et être capable de défendre ce choix.

Les consignes publiées par Amazon pour la boucle d’entretiens des scientifiques appliqués indiquent que chaque interlocuteur pose généralement deux ou trois questions comportementales. Il s’agit d’un autre poste, mais c’est l’indication publiée la plus claire de la place du comportemental dans chaque entretien chez Amazon ; un analyste doit donc prévoir une proportion similaire.

Le processus publié par Amazon est identique pour ces postes ; c’est l’accent mis durant les entretiens qui diffère, et les indications suivantes relèvent de la pratique générale plutôt que d’une politique d’Amazon.

• Par rapport aux entretiens de scientifique des données et de scientifique appliqué, attendez-vous à moins de modélisation et de conception d’expériences, mais à davantage de définition d’indicateurs, d’analyse descriptive et de recommandations. Amazon décrit une présélection technique téléphonique de 60 minutes avec un cadre supérieur pour les scientifiques appliqués, mais ne publie aucun équivalent pour les analystes.
• Par rapport aux entretiens d’ingénieur des données, attendez-vous à peu de questions sur l’architecture des pipelines et à beaucoup plus de questions sur l’interprétation de données existantes, y compris leurs défauts.
• Par rapport à d’autres entreprises, les constantes sont les principes, STAR, le Bar Raiser et une boucle de quatre à six entretiens. Le volume de questions comportementales est l’élément que les analystes sous-estiment le plus souvent.

Amazon publie les différentes composantes plutôt que la durée totale : une présélection téléphonique de 30 à 45 minutes, une boucle de quatre à six entretiens de 45-60 minutes chacun, puis un retour dans les deux jours ouvrés suivant les entretiens téléphoniques et dans les cinq jours ouvrés suivant la boucle. Les intervalles entre les étapes ne sont pas publiés.

La difficulté consiste à rester constant tout au long d’une longue journée. Plusieurs interlocuteurs, dont l’un vient de l’extérieur de l’équipe, évaluent chacun un aspect différent et attendent tous des récits au format STAR assortis de résultats. Un analyste dont tous les exemples proviennent d’un même projet sera vite à court d’histoires ; préparez des récits issus de plusieurs travaux, chacun se terminant par un résultat chiffré.

Organisez votre préparation autour des constantes publiées et des quatre domaines du poste.

• Une réserve de récits STAR. Préparez un récit issu d’un travail analytique pour chaque Leadership Principle, se terminant chaque fois par un résultat mesurable : un indicateur corrigé, une décision modifiée ou un coût évité.
• SQL à voix haute. Entraînez-vous à rédiger des requêtes tout en expliquant les contrôles que vous effectueriez sur les résultats.
• Définition des indicateurs. Pour chaque indicateur figurant sur votre CV, connaissez sa définition, ses faiblesses et la décision qu’il a permis de prendre.
• Études de cas axées sur le jugement. Entraînez-vous à choisir parmi plusieurs analyses possibles et à expliquer votre choix en fonction de son impact sur le client.
• Répétition de la boucle. Un entretien blanc avec SubcueAI vous permet de vous entraîner à répondre à une série de questions comportementales et techniques en une seule séance avant les quatre à six véritables entretiens.