Guide de l’entretien de data scientist chez TikTok

Préparez-vous successivement aux différentes catégories d’évaluation :

• Présélection : Résumez votre parcours, vos projets pertinents et les raisons qui vous poussent à postuler.
• Exercice à domicile : Entraînez-vous à produire une analyse reproductible présentant clairement les hypothèses, les vérifications, les conclusions et les limites.
• Codage : Résolvez des problèmes de SQL et de programmation tout en expliquant la validité de votre solution, les cas limites et les compromis.
• Étude de cas : Définissez la décision à prendre, choisissez les indicateurs, testez les hypothèses et transformez les résultats en recommandation.
• Entretien comportemental : Préparez des exemples attestant de votre capacité à collaborer, à communiquer avec franchise, à prendre des responsabilités et à apprendre.
• Entretien sur site : Entraînez-vous à passer du raisonnement technique au discernement commercial, puis à une explication concise.

Selon le poste et la région, TikTok peut inviter les candidats à une session d’évaluation combinant plusieurs tâches et activités. Celle-ci peut se dérouler en ligne ou en présentiel, dure généralement quelques heures et peut réunir d’autres candidats.

TikTok indique que son entretien technique évalue les capacités de résolution de problèmes, la pensée analytique et les fondamentaux de l’informatique. Ses entretiens non techniques peuvent comporter des questions comportementales, hypothétiques et des études de cas liées au poste.

Pour les entretiens de data scientist en général, transformez ce vaste périmètre en exercices ciblés :

• Statistiques et expérimentation : Formulez des hypothèses, choisissez des indicateurs, repérez les biais, interprétez l’incertitude et évaluez la portée pratique des résultats.
• SQL et codage : Transformez des données, joignez des tables, effectuez des agrégations correctes, gérez les valeurs manquantes et expliquez vos choix de calcul.
• Discernement en modélisation : Choisissez des références, des méthodes de validation, des variables et des compromis adaptés au lieu d’opter automatiquement pour la complexité.
• Communication : Expliquez à un public non spécialiste la décision, les éléments probants, l’incertitude et la recommandation.

TikTok indique également rechercher la volonté d’atteindre l’excellence, la collaboration, une attitude Always Day 1, une communication franche et ouverte ainsi qu’une passion pour la technologie. Présentez vos exemples en exposant clairement le problème, l’action précise que vous avez menée, le raisonnement qui la sous-tend, le résultat obtenu et ce que vous en avez appris.

La préparation d’un data scientist accorde davantage d’importance à la validité des expériences, à la conception des indicateurs, à l’interprétation causale, au choix des modèles et à l’incertitude qu’une préparation axée sur le développement logiciel. Elle exige aussi des compétences plus approfondies en codage et en modélisation qu’une approche limitée à l’analyse de données.

TikTok définit de façon générale ses domaines d’évaluation techniques et non techniques. Reliez-les en montrant que vous savez écrire un code d’analyse correct, interroger la qualité des données, choisir une méthode appropriée et expliquer ce que les résultats permettent de conclure. D’autres employeurs peuvent nommer ou ordonner différemment les entretiens ; préparez donc un raisonnement transférable plutôt que de mémoriser une séquence.

TikTok ne publie pas la durée totale du processus. L’entreprise indique que les candidats en début de carrière doivent s’attendre à deux ou trois entretiens, chacun durant généralement d’une demi-heure à une heure. Lorsqu’une session d’évaluation est prévue, elle dure habituellement quelques heures.

La difficulté de la préparation tient à l’étendue des compétences requises. Vous devrez peut-être passer du SQL ou du codage au raisonnement statistique, au discernement produit et à une communication claire. Entraînez-vous à expliciter vos hypothèses et à défendre vos choix sans dissimuler l’incertitude.

Créez un cycle d’entraînement qui reproduit les domaines évalués :

• Expérimentation : Concevez des expériences produit, définissez les indicateurs de réussite et de contrôle, puis diagnostiquez les menaces pesant sur la validité.
• SQL et codage : Résolvez des problèmes de transformation et d’analyse de données, puis testez les cas limites et expliquez votre raisonnement à voix haute.
• Études de cas et modélisation : Comparez les méthodes, établissez une référence, abordez la validation et reliez la qualité du modèle à la décision.
• Communication : Présentez un résumé concis destiné à un public non spécialiste, suivi des éléments probants, des incertitudes et de l’action recommandée.
• Exemples comportementaux : Choisissez des situations illustrant votre esprit de collaboration, vos exigences élevées, votre ouverture, votre initiative et votre intérêt pour la technologie.
• Simulation : Utilisez un entretien blanc pour vous entraîner à changer de format et à répondre aux questions complémentaires.