Modèle et exemple de grille entretien Data Scientist

100% Gratuit
Téléchargeable et réutilisable
Indispensable pour un recrutement réussi
Nous n'avons pas pu confirmer votre e-mail.
Merci ! Vous allez recevoir un e-mail pour télécharger le document PDF
Nous n'avons pas pu confirmer votre e-mail.
Merci ! Vous allez recevoir un e-mail pour télécharger le document PDF
Recherche

Data Scientist

Un Data Scientist est un spécialiste qui extrait des connaissances précieuses à partir de données brutes. Il utilise des algorithmes, des modèles statistiques et des outils d'apprentissage automatique pour transformer ces informations en stratégies actionnables.

Comment préparer la grille d'evaluation pour l'entretien d'embauche ?

Rédiger une grille d'entretien

L'entretien d'embauche est une étape cruciale du processus de recrutement. Il permet d'apprécier la compatibilité entre le candidat et l'entreprise, au-delà des compétences pures. Préparation, connaissance de l'entreprise, expression claire de ses atouts et motivations sont autant d'aspects essentiels à maîtriser pour mener à bien cet entretien. C’est également un moment clé pour évaluer la personnalité du candidat, comprendre ses ambitions de carrière et identifier ses capacités à s'intégrer dans un collectif de travail. Précision, honnêteté et écoute active sont les principales qualités que vous devrez démontrer en tant que recruteur.

La notation pour l'entretien d'embauche

Pour le recrutement d'un data scientist, certaines spécificités doivent être prises en compte. Un bon data scientist devrait non seulement posséder une solide expérience en programmation, en statistiques et en machine learning, mais aussi comprendre vos problématiques métiers et savoir les traduire en objectifs d'apprentissage automatisé. Les questions ouvertes sont particulièrement appropriées pour identifier ces compétences. Assurez-vous également de fouiller leur expérience passée pour comprendre comment ils ont appliqué ces compétences dans des projets réels. Enfin, n'oublions pas l'importance du travail en équipe et de la communication. Même dans un rôle techniquement sophistiqué comme celui-ci, ces compétences restent essentielles.

Les rubriques de la fiche d'entretien

Renseignements sur le candidat:Prénom & Nom
Coordonnées de contact
Intitulé du poste à pourvoir
Service concerné
Nom du supérieur hiérarchique ;
Date de l’entretien
Nom du recruteur qui a mené l’entretien
Parcours académique
Expérience(s) professionnelle(s)
Savoir-faire attendusCompétences techniques
Compétences managériales
Savoir-être attendus
Outils maîtrisés
Appréciation globale du candidat
RémunérationDemandée par le candidat
Disponibilité
Souhait de télétravailNon
Oui, __ jour(s)
Autres demandes spécifiques
RésuméPoints forts
Axes d’amélioration
Points bloquants
Avis final sur le recrutement

Savoir-être attendus

Pouvez-vous me parler d'une situation où vous avez dû expliquer des concepts techniques complexes à une équipe non technique ou à des clients ?

Le candidat devrait être capable de décrire clairement comment il a réussi à simplifier et communiquer des informations techniques à des personnes non techniques de manière efficace.

Soft skills attendus

Les compétences en communication sont essentielles pour un data scientist, car ils sont souvent amenés à présenter leurs analyses à des personnes qui n'ont pas forcément de connaissance technique approfondie. Il est important de creuser comment le candidat gère ces situations et comment il adapte son discours à différents publics.

Décrivez une situation où vous avez rencontré un obstacle dans votre travail ? Comment l'avez-vous surmonté ?

Le candidat devrait décrire une situation difficile qu'il a rencontrée et l'approche qu'il a utilisée pour résoudre le problème.

Soft skills attendus

Cette question permet de sonder la capacité de résolution de problèmes du candidat et sa capacité à penser de manière critique et analytique.

Comment organisez-vous votre travail pour réussir à gérer plusieurs projets ou tâches en même temps ?

Le candidat devrait être capable de décrire clairement son processus de gestion de projet et comment il priorise ses tâches.

Soft skills attendus

Cette question permet d'évaluer la capacité du candidat à bien gérer son temps et à travailler efficacement dans un environnement où il doit jongler avec plusieurs projets ou tâches.

Pourriez-vous partager une expérience où vous avez dû travailler en équipe pour résoudre un problème ? Comment avez-vous contribué ?

Le candidat devrait pouvoir expliquer clairement comment il a collaboré avec d'autres pour résoudre un problème, et quel rôle il a joué dans cette collaboration.

Soft skills attendus

Cette question donne une idée de l'aptitude à travailler en équipe du candidat et sa capacité à collaborer et à partager des idées pour atteindre un objectif commun.

Comment gérez-vous les feedbacks, en particulier les critiques ?

Le candidat devrait pouvoir expliquer comment il se sert des critiques pour s'améliorer et comment il réagit face à un retour négatif.

Soft skills attendus

C'est une bonne manière d'évaluer à la fois la maturité du candidat et sa capacité à prendre en compte les commentaires et à s'améliorer constamment.

Exemple de grille d'évaluation d'entretien de recrutement

Vous recrutez pour d'autres métiers ? Découvrez nos modèles gratuits de grille d'entretiens au format PDF.

Modèle de grille d’évaluation pour l’entretien d’embauche d’un Data Scientist
Exemple de question posée lors d’un entretien de recrutement pour un poste de Data Scientist
Aperçu d’une grille d’évaluation pour un entretien d’embauche dans le métier de Data Scientist

Savoir-faire attendus

Pouvez-vous me donner des exemples de projets sur lesquels vous avez travaillé impliquant le Machine Learning ?

Le candidat devrait être en mesure de décrire en détail des projets antérieurs où il a utilisé le Machine Learning. Il doit mentionner des exemples spécifiques et décrire les techniques utilisées, les défis rencontrés et les résultats obtenus.

Hard skills à analyser

L'employeur devrait chercher à comprendre comment le candidat a appliqué ses connaissances théoriques à un projet réel, les outils et langages qu'il a utilisés, et comment il a traité et résolu des problèmes spécifiques.

Pouvez-vous me donner un exemple où vous avez dû nettoyer ou manipuler un jeu de données volumineux ?

Le candidat devrait expliquer comment il a géré ce type de données. Il pourrait décrire les outils et techniques qu'il a utilisés pour nettoyer les données, gérer les valeurs manquantes, les doublons, etc.

Hard skills à analyser

L'employeur devrait vouloir comprendre comment le candidat se prépare à analyser un gros volume de données, et comment il gère les erreurs et les problèmes qui peuvent survenir lors de cette préparation.

Pouvez-vous me décrire une situation où vous avez dû communiquer des résultats d'analyse de données complexes à une audience non technique ?

Le candidat devrait pouvoir donner un exemple précis où il a dû expliquer des concepts techniques à des personnes non techniques, et comment il a adapté son discours pour facilement être compris.

Hard skills à analyser

L'employeur devrait chercher à comprendre comment le candidat peut traduire et simplifier des concepts complexes pour les rendre accessibles à des personnes sans formation spécifique en data science.

Quels sont les différents types d'apprentissage automatique que vous avez utilisés dans vos projets antérieurs?

Le candidat devrait pouvoir expliquer différents types d'apprentissage automatique tels que l'apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement, et donner des exemples de projets où ces types ont été utilisés.

Hard skills à analyser

L'employeur devrait vouloir comprendre dans quel contexte le candidat utilise différents types d'apprentissage automatique, et comment il décide quelle approche est la plus appropriée pour chaque scénario.

Préférez-vous travailler avec R ou Python pour l'analyse de données? Quels sont les avantages de votre choix?

Le candidat devrait pouvoir expliquer son choix, décrire pourquoi il préfère l'un ou l'autre et quelles sont les forces et les faiblesses de chacun selon lui.

Hard skills à analyser

L'employeur devrait chercher à comprendre non seulement la préférence du candidat, mais aussi sa flexibilité à travailler avec différentes langages et outils selon les besoins du projet.

Questions de mise en situation

Imaginez que vous travaillez sur un projet où les données sont très déséquilibrées, comme un problème de classification avec un événement rare. Comment approcheriez-vous cette situation ?

Le candidat peut évoquer différentes techniques pour gérer les ensembles de données déséquilibrées, comme l'over-sampling de la classe minoritaire, l'under-sampling de la classe majoritaire, l'utilisation de métriques appropriées (comme l'AUC, la précision, le rappel), ou l'application de techniques de rééchantillonnage.

Compétences à évaluer

Le candidat a-t-il une bonne compréhension des défis liés aux ensembles de données déséquilibrées ? A-t-il utilisé des techniques appropriées pour y faire face dans le passé ?

Vous êtes amené à travailler sur un grand ensemble de données. Quels outils utiliseriez-vous pour effectuer une analyse exploratoire de ces données ?

Le candidat peut citer des outils classiques comme Excel, mais devrait aussi mentionner des outils plus puissants comme Python (avec pandas, numpy, matplotlib) ou R. Des outils de traitement de données en parallèle, comme Apache Spark, peuvent aussi être mentionnés.

Compétences à évaluer

Quelle est l'expérience du candidat avec ces outils ? A-t-il une bonne compréhension de leurs forces et faiblesses respectives ?

Décrivez une situation où vous avez dû communiquer des résultats d'analyse de données complexes à un public non technique. Comment vous y êtes-vous pris ?

Le candidat doit être capable de simplifier et de vulgariser des concepts complexes, en utilisant par exemple des analogies ou des visualisations.

Compétences à évaluer

Le candidat sait-il adapter son discours et ses explications à son public ? A-t-il des exemples concrets de situations où il a su le faire ?

Comment abordez-vous un problème où vous devez faire des prédictions, mais vous n'avez pas beaucoup d'informations historiques à votre disposition ?

Le candidat pourrait parler de méthodes de bootstrapping, de prédiction bayésienne, de modèles ARIMA pour les séries temporelles, ou de techniques de machine learning qui n'ont pas besoin de beaucoup de données.

Compétences à évaluer

Quelle expérience le candidat a-t-il avec ce type de situations ? Quelle connaissance a-t-il de ces différentes techniques ?

Vous avez trouvé une corrélation intéressante entre deux variables lors d'une analyse. Comment déterminez-vous si l'une cause l'autre ?

Le candidat devrait parler de la difficulté de prouver la causalité et évoquer des méthodes pour s'en approcher, comme les expériences randomisées, les modèles de régression avec variables instrumentales ou les modèles de causalité de Rubin.

Compétences à évaluer

Le candidat comprend-il la différence entre corrélation et causalité ? A-t-il une expérience avec l'inférence causale ?
Contributeur
Team Wink
29/1/2024