Comment LinkedIn recrute les analystes de données

LinkedIn publie un aperçu de son processus de recrutement plutôt qu’un scénario propre à chaque poste. La présélection, l’exercice à domicile, l’étude de cas, l’entretien comportemental et les entretiens sur site sont des catégories de préparation utilisées sur cette page, et non les noms des étapes de LinkedIn.

• L’appel de recrutement. Si vous possédez les qualifications requises et êtes sélectionné pour poursuivre, l’équipe de recrutement programme un appel et peut également organiser un entretien vidéo avec le responsable du recrutement ou un autre membre de l’équipe.
• La phase d’entretiens. Vous rencontrez plusieurs autres membres de l’équipe, et chaque entretien porte sur un domaine de compétence différent. Pour un analyste, SQL, les indicateurs, la communication et le jugement constituent des catégories naturelles, bien que LinkedIn ne les précise pas.
• L’étude de cas ou l’exercice au tableau. Selon le poste, les candidats peuvent devoir présenter une étude de cas ou effectuer un exercice au tableau. Pour un analyste, l’étude de cas est une possibilité vraisemblable.
• La décision. LinkedIn peut avoir besoin de plusieurs semaines pour prendre une décision après les entretiens.

LinkedIn ne publie ni le nombre ni la durée des entretiens pour un poste d’analyste de données.

Le format publié prévoit un domaine de compétence par entretien. Pour un analyste, cela signifie que chaque échange peut approfondir pleinement son sujet : un entretien SQL peut accumuler les contraintes, tandis qu’un entretien sur les indicateurs peut continuer à chercher ce qui pourrait fausser le chiffre. Préparez chaque domaine à un questionnement approfondi.

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 la production de rapports.
• Indicateurs et tableaux de bord. Définir un indicateur afin que deux personnes calculent la même valeur et savoir reconnaître quand il induit en erreur.
• Communication des conclusions. Transformer un résultat en décision ; lorsqu’elle est demandée, la présentation d’une étude de cas constitue la forme la plus pure de cette compétence.
• Jugement commercial. Choisir l’analyse la plus importante et défendre ce choix.

L’aperçu publié par LinkedIn est identique pour tous les postes ; les différences ci-dessous relèvent des pratiques générales.

• Par rapport aux entretiens de data scientist, attendez-vous à moins de modélisation et de conception d’expériences, mais davantage de définition d’indicateurs, d’analyse descriptive et de recommandations claires.
• Par rapport aux entretiens de data engineer, attendez-vous à peu de questions sur l’architecture des pipelines et davantage sur l’interprétation de données existantes, y compris leurs défauts.
• Par rapport à d’autres entreprises, les caractéristiques publiées auxquelles vous préparer sont un domaine de compétence par entretien, une éventuelle présentation d’étude de cas et une décision susceptible de prendre plusieurs semaines.

LinkedIn indique qu’il peut falloir plusieurs semaines pour prendre une décision après les entretiens et ne publie aucune autre information sur le calendrier.

La difficulté tient à la profondeur. Un entretien consacré à un seul sujet ne permet pas de masquer une faiblesse : un analyste à l’aise en SQL mais imprécis dans ses définitions d’indicateurs sera rapidement démasqué pendant l’échange sur les indicateurs. Si une étude de cas est demandée, la présentation elle-même devient un test de communication, tandis que les questions qui suivent vérifient la solidité de l’analyse.

Reproduisez la structure publiée : un domaine à la fois, en profondeur.

• SQL soumis à un questionnement approfondi. Entraînez-vous sur des problèmes auxquels l’intervieweur ajoute continuellement des contraintes, et expliquez à voix haute vos vérifications.
• Définitions des indicateurs. Pour chaque indicateur figurant sur votre CV, préparez sa définition, ses faiblesses et une décision qu’il a permis de modifier.
• Une étude de cas que vous pouvez présenter. Construisez-en une à partir d’une analyse passée, avec des graphiques que vous pouvez défendre et une recommandation finale, puisqu’une présentation d’étude de cas fait partie des possibilités publiées.
• Cas faisant appel au jugement. Entraînez-vous à choisir parmi plusieurs analyses et à expliquer votre choix en fonction de son impact sur les membres ou l’activité.
• Répétez le format. Un entretien blanc avec SubcueAI vous permet de travailler un domaine de compétence sous un questionnement de suivi approfondi.