Comment Google recrute les analystes de données

Google publie les grandes lignes de son processus de recrutement, qui sont les mêmes pour un poste d’analyste ou d’ingénieur.

• Échanges avec le recruteur. Un ou deux échanges assez courts par téléphone ou visioconférence ont lieu en premier. Ils servent à évaluer les compétences essentielles pour le poste et à vous présenter l’organisation et l’équipe ; préparez donc une présentation concise de vos travaux d’analyse avant le premier appel.
• Un petit projet, selon le poste. Google peut vous demander de réaliser un petit travail avant les entretiens, qu’il s’agisse d’une étude de cas ou d’échantillons de rédaction ou de code. Pour un analyste, une étude de cas fondée sur un jeu de données est la forme la plus naturelle, même si Google ne précise pas quels postes sont concernés.
• La série d’entretiens. Cette étape consiste en plusieurs entretiens, en visioconférence ou en personne, avec différents collaborateurs de Google, sans casse-tête.
• Décision et offre. Google rassemble la candidature et les retours des entretiens, examine plusieurs points de vue, prend une décision d’embauche, puis le recruteur présente l’offre.

Google ne précise ni le nombre d’entretiens prévus pour un analyste ni la durée du processus. Sur cette page, la présélection, l’exercice à domicile, l’étude de cas, l’entretien comportemental et l’entretien sur site désignent des catégories de préparation, et non les noms des étapes de Google.

Chaque candidat est évalué à l’aide de barèmes clairs, identiques pour toutes les personnes envisagées pour le poste. Les recruteurs posent des questions ouvertes liées au rôle afin de comprendre comment vous résolvez les problèmes, collaborez avec une équipe et mobilisez vos points forts. Face à une question ouverte associée à un barème, mieux vaut rendre votre méthode explicite : indiquez la véritable question à laquelle vous répondez, les données nécessaires, la vérification à effectuer et la décision que le résultat permet de prendre.

En général, les entretiens d’analystes de données évaluent :

• SQL et nettoyage des données. Les jointures, les agrégations, les fonctions de fenêtre, ainsi que la détection des doublons, des valeurs nulles et des problèmes de fuseau horaire avant qu’ils ne faussent une métrique.
• Métriques et tableaux de bord. La capacité à définir précisément une métrique, à comprendre ce qui la fait évoluer et à reconnaître lorsqu’un tableau de bord répond à la mauvaise question.
• Communication des conclusions. La capacité à transformer un tableau en une phrase sur laquelle un décideur peut agir.
• Jugement commercial. La capacité à choisir laquelle de plusieurs analyses mérite d’être réalisée en premier.

Les outils d’IA ne sont pas autorisés pendant les entretiens chez Google ; entraînez-vous donc à expliquer votre analyse sans vous appuyer sur un écran.

Le processus publié est identique pour ces différents postes ; c’est l’accent placé sur certains aspects dans les questions ouvertes qui change, et les indications suivantes relèvent des pratiques générales plutôt que d’une règle de Google.

• Par rapport aux entretiens de data scientists, attendez-vous à moins de modélisation et de conception d’expériences, mais à davantage de questions sur la définition des métriques, l’analyse descriptive et la formulation de recommandations claires.
• Par rapport aux entretiens de data engineers, attendez-vous à moins de questions sur l’architecture des pipelines et les systèmes distribués, mais à davantage d’interprétation de données existantes, notamment de leurs problèmes de qualité.
• Par rapport à d’autres entreprises, les particularités publiées sont le barème commun à tous les recruteurs, la série d’entretiens menée par différents collaborateurs de Google et l’affirmation explicite qu’aucun casse-tête n’est posé. La cohérence de vos réponses d’un entretien à l’autre compte davantage qu’une seule réponse exceptionnelle.

Google ne publie aucun calendrier. Les étapes autour desquelles vous pouvez vous organiser sont les échanges avec le recruteur, un éventuel petit projet, la série d’entretiens et la période durant laquelle les retours représentant plusieurs points de vue sont rassemblés pour aboutir à une décision.

La difficulté tient davantage à l’étendue des sujets et à la régularité attendue qu’à des questions pièges. Le même barème est appliqué par différents recruteurs ; un analyste capable de raisonner clairement sur une métrique face à des questions posées sous plusieurs angles réussira donc mieux qu’une personne ayant répété un seul récit. Les questions de jugement commercial sont délibérément ouvertes : il existe rarement une seule bonne réponse, mais plutôt une réponse que vous pouvez défendre.

Organisez votre préparation autour des trois aspects évalués par le barème : votre manière de résoudre les problèmes, de travailler en équipe et de mettre à profit vos points forts.

• SQL sous observation. Résolvez des problèmes en expliquant chaque étape à voix haute, y compris les contrôles de cohérence que vous effectueriez sur le résultat.
• Récits autour des métriques. Préparez des exemples dans lesquels vous avez défini ou corrigé une métrique, en précisant le problème initial et la décision qui a ensuite changé.
• Une étude de cas que vous pouvez défendre. Si un petit projet vous est demandé, réalisez-le en partant du principe que chaque graphique sera remis en question, car ce sera le cas pendant les entretiens.
• Exemples de travail en équipe et de points forts. Préparez des situations précises : un désaccord avec une partie prenante, ou une analyse qui a été ignorée et ce que vous avez fait ensuite.
• Entraînement à voix haute. Un entretien blanc avec SubcueAI vous aide à vous exercer oralement aux questions d’analyse ouvertes ; mettez ensuite tous les outils de côté pour les véritables entretiens, durant lesquels l’assistance de l’IA n’est pas autorisée.