Premier entretien RH, ensuite un entretien technique avec un problème de code python facile et un problème de proba sur une stratégie pour maximiser les chances de gains au loto en se basant sur des données historiques, le round suivant un exercice à faire à la maison qui peut prendre du temps si tu veux un truc complet et bien commenté. Ensuite une après-midi d'entretiens qui dure 5 à 6 heures, tu fais 3 entretiens successifs avec les data scientists, premier entretien sur les structures de données (listes chaînées, tableaux, comment fonctionnent les set sur python), un code python à optimiser et une requête SQL à expliquer et modifier, le deuxième entretien un review de l'exercice fait à la maison et un test de code python: un problème à résoudre comme ceux de hackerrank. Le troisième entretien de la journée contient des questions machine learning (one-hot encoding, hash encoding, retrouver la formule de regression logistique, et des questions sur des situations de prédictions si l'utilisateur achète le produit de l'annonce ou pas). J'ai réussi tout les étapes précédentes, un dernier entretien avec le CTO qui ne c'est pas bien passé a causé mon élimination, (d'abords des questions sans aucune utilité: tes qualités, tes défauts, si je contacte ton ancien employeur qu'est ce qu'il me dirait, ensuite deux problèmes, un de code et un de proba, qui sont posés d'une manière à ce que si tu connaissais déjà tu réponds sinon tu vas galérer: ça sent que lui il a vu la solution directe et a appris la question et la solution sans avoir réfléchi..). Leur raison de refus était que je n'avais pas assez de compétences techniques.. Malgré tout les tests techniques que j'ai réussi, je pense qu'il fallait lécher les bottes du cto à la fin pour avoir le poste. Les data scientists sont eux très sympas et valorisent la réflexion au lieu d'apprendre des trucs par cœur.
