Guide de l’entretien de data scientist chez LinkedIn

Les catégories présélection, exercice à domicile, programmation, étude de cas, comportemental et entretien sur site servent à la préparation et ne correspondent pas aux noms des étapes utilisées par LinkedIn.

• Appel de recrutement : Si vous remplissez les critères et êtes retenu pour poursuivre le processus, l’équipe de recrutement organise un appel.
• Éventuel appel vidéo : L’équipe peut également organiser un entretien vidéo avec le responsable du recrutement ou un autre membre de l’équipe.
• Phase d’entretien : Vous rencontrez plusieurs autres membres de l’équipe, chaque entretien étant axé sur un domaine de compétence différent.
• Exercice selon le poste : Il peut vous être demandé de présenter une étude de cas ou de réaliser un exercice au tableau blanc.

LinkedIn indique que ses entretiens portent sur différents domaines de compétence. Pour les entretiens de data scientist en général, préparez-vous dans les catégories suivantes :

• Présélection : Expliquez votre parcours, votre contribution à vos travaux antérieurs et l’importance de vos décisions.
• Exercice à domicile : Structurez une analyse, énoncez vos hypothèses, vérifiez la qualité des données et présentez des conclusions qu’une autre personne peut suivre.
• Programmation : Écrivez du SQL et du code clairs, testez les cas limites et expliquez pourquoi votre solution est correcte.
• Étude de cas : Choisissez des indicateurs, concevez une expérience, interprétez l’incertitude et défendez les compromis de modélisation.
• Comportemental : Donnez des exemples concrets de collaboration, de discernement et de communication avec des non-spécialistes.
• Entretien sur site : Reliez le raisonnement technique à une recommandation concise tout en vous adaptant aux questions complémentaires.

La préparation d’un data scientist diffère de celle des postes principalement axés sur la mise en œuvre, car vous devez relier le raisonnement statistique, le code, les choix de modélisation et une explication directement exploitable pour prendre une décision. LinkedIn ne publie aucune comparaison propre aux data scientists avec ses autres postes ; ne supposez donc pas de pondération particulière au-delà des informations connues sur le processus.

D’une entreprise à l’autre, l’équilibre entre expérimentation, programmation, modélisation et jugement produit peut varier. Préparez-vous à expliciter vos hypothèses et à expliquer comment les éléments probants étayent votre recommandation. Puisque LinkedIn peut demander une présentation d’étude de cas ou un exercice au tableau blanc selon le poste, entraînez-vous à la fois à faire une présentation structurée et à résoudre des problèmes en direct.

LinkedIn indique qu’il peut lui falloir plusieurs semaines pour prendre une décision après les entretiens. LinkedIn ne précise pas la durée totale du processus, du premier contact jusqu’à la décision.

Considérez la difficulté sous l’angle de l’étendue des compétences. La préparation d’un data scientist peut vous demander de passer des statistiques à l’expérimentation, au SQL, à la programmation, au jugement en matière de modélisation et à la communication en langage clair. Votre niveau de préparation dépend de votre capacité à relier ces compétences sous le feu des questions, et pas seulement à traiter chaque sujet séparément.

• Constituez une banque de preuves : Sélectionnez des projets qui démontrent votre jugement analytique, votre maîtrise technique, votre collaboration et des conséquences mesurables, sans exagérer votre contribution.
• Pratiquez les statistiques et l’expérimentation : Travaillez la sélection des indicateurs, la randomisation, les biais, les facteurs de confusion, l’incertitude et l’interprétation.
• Entraînez-vous au SQL et à la programmation : Interrogez des tables réalistes, manipulez les données, vérifiez les cas limites et exposez votre raisonnement à voix haute.
• Défendez vos décisions de modélisation : Comparez les approches en fonction des hypothèses, des choix de validation, de l’interprétabilité et du coût pour l’entreprise.
• Rendez les résultats accessibles : Expliquez la même analyse à un collègue technique et à un non-spécialiste, puis concluez par une recommandation claire et une limite.
• Simulez le format : Présentez une étude de cas à voix haute, résolvez un problème au tableau blanc et répondez aux questions complémentaires. Un entretien blanc SubcueAI peut vous aider à travailler les transitions entre ces compétences.

Puisque chaque entretien LinkedIn porte sur un domaine de compétence différent, facilitez l’évaluation de vos éléments probants : exposez le problème, votre choix, les preuves qui le justifient et le résultat.