Guide de l’entretien de data scientist chez Shopify

Shopify commence par l’entretien Life Story, une discussion de 30-60 minutes menée sur le ton de la conversation avec un recruteur.

L’évaluation métier dure 60-75 minutes et réunit au moins une personne exerçant le même métier que le candidat. Les candidats passent également une brève évaluation prédictive.

Les candidats rencontrent ensuite 3-5 futurs collègues pendant une heure au maximum avec chacun d’eux. La décision s’appuie sur les retours de membres de l’équipe Shopify ayant différents niveaux d’ancienneté et différents points de vue.

Dans le cadre d’une préparation générale à un entretien de data scientist, préparez des éléments distincts pour chaque situation sans supposer l’existence de critères propres au poste au-delà du processus décrit par Shopify.

• Échange avec le recruteur : Racontez votre parcours professionnel de manière cohérente, expliquez vos choix et reliez vos expériences passées au poste.
• Discussion métier : Expliquez votre raisonnement statistique, la conception de vos expériences, vos choix en SQL et en programmation, la sélection des modèles et les compromis envisagés.
• Évaluation prédictive : Suivez attentivement les consignes et travaillez à un rythme régulier. Shopify indique seulement que cette évaluation est brève.
• Échanges avec de futurs collègues : Adaptez le niveau de détail technique à votre interlocuteur, accueillez volontiers les questions et reliez l’analyse aux décisions.

Utilisez la présélection, l’exercice à domicile, la programmation, l’étude de cas, l’entretien comportemental et l’entretien sur site comme catégories de préparation, et non comme noms d’étapes chez Shopify. La préparation d’un data scientist associe généralement statistiques et expérimentation, SQL et programmation, discernement en modélisation et communication avec des non-spécialistes.

Cette combinaison exige davantage que l’obtention d’un calcul correct. Entraînez-vous à expliquer vos hypothèses, à vérifier la qualité des données, à choisir une méthode adaptée à la décision et à préciser ce que les éléments disponibles ne permettent pas d’affirmer.

Shopify ne publie pas la durée totale du processus. Les délais varient selon le poste et le nombre de candidats.

Pour un candidat à un poste de data scientist, la difficulté de la préparation réside dans son étendue. Vous devrez peut-être passer de la présentation de votre parcours au raisonnement analytique, au code, aux choix de modèles et à une explication en termes simples, tout en maintenant la cohérence de votre raisonnement.

• Expérience professionnelle : Choisissez des exemples illustrant vos décisions, votre contribution individuelle, votre collaboration et les enseignements tirés.
• Expérimentation : Entraînez-vous à définir des hypothèses, des indicateurs, des suppositions, des risques pour la validité et des règles de décision.
• SQL et programmation : Exercez-vous à extraire, agréger et valider des données ainsi qu’à déboguer, tout en expliquant votre raisonnement.
• Modélisation : Comparez les approches possibles, justifiez leur complexité et abordez l’évaluation, les modes de défaillance et la maintenance.
• Communication : Présentez le même résultat à un collègue technique et à un non-spécialiste, en adaptant le niveau de détail sans modifier la conclusion.

Un entretien blanc dans SubcueAI peut vous aider à vous entraîner à répondre avec concision et à repérer les explications qui nécessitent davantage de contexte.