Question d'entretien pour ingénieur data

Le pipeline nocturne a échoué et le tableau de bord de la direction est vide à 8h. Décrivez votre réponse.

Ce que le recruteur cherche à évaluer, comment structurer votre réponse et un exemple parlé à adapter.

Réponse rapide

Communiquez d'abord : dites aux parties prenantes que le tableau de bord n'est pas à jour et donnez une heure estimée, parce que le silence transforme un problème de données en problème de confiance. Ensuite, trouvez la première tâche en échec plutôt que l'erreur la plus bruyante, puisque les échecs en aval sont en général des symptômes. Choisissez entre relancer la tranche en échec et servir les données d'hier avec un bandeau. Corrigez, relancez de façon idempotente, vérifiez les volumes de lignes, puis rédigez l'analyse de cause.

Pourquoi les recruteurs posent cette question

Cette question teste ensemble la maturité opérationnelle et la gestion des parties prenantes. Les recruteurs veulent une communication précoce, un triage depuis le haut du graphe de dépendances plutôt que depuis le bas, et une décision sur les données partielles. Les candidats qui décrivent seulement la lecture d'une stack trace passent à côté du fait que l'impact métier se gère en parallèle du correctif.

Comment structurer votre réponse

  • Prévenez immédiatement les parties prenantes avec l'impact et une heure estimée.
  • Trouvez la première défaillance dans le DAG, pas le dernier message d'erreur.
  • Classez la cause : données amont, infrastructure ou changement de code.
  • Choisissez entre relance, service partiel ou maintien avec un bandeau de données anciennes.
  • Vérifiez la relance par les volumes de lignes et une réconciliation avant de déclarer que c'est corrigé.

Exemple de réponse

Exemple parlé, à la première personne

Avant de déboguer quoi que ce soit, je poste dans le canal des parties prenantes que le tableau de bord affiche des données périmées, ce qui est concerné, et quand je donnerai la prochaine mise à jour. Ce seul message évite une dizaine d'interruptions et préserve la confiance, même si le correctif prend deux heures. Ensuite je remonte en haut du DAG, parce que dans une chaîne de quinze tâches en échec, quatorze ne sont que l'aval d'un seul vrai problème. En général, la vraie cause tombe dans trois cases : les données amont ont changé, l'infrastructure a eu un raté, ou quelqu'un a mergé un changement. Un coup d'oeil aux déploiements de la veille tranche vite. La dernière fois que cela m'est arrivé, le système source avait livré un renommage de colonne dans la nuit sans prévenir, donc le modèle de staging échouait sur un champ manquant. J'ai patché le modèle, relancé les partitions concernées, et comme le pipeline est idempotent, c'était sans risque et sans nettoyage. Puis j'ai vérifié les volumes de lignes contre la veille avant de dire à qui que ce soit que c'était réglé, et j'ai ouvert une discussion de contrat avec l'équipe source.

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Questions de relance à prévoir

  • Comment décideriez-vous s'il faut publier des données partielles ?
  • Que mettriez-vous en place pour qu'un changement de schéma source ne refasse pas cela ?
  • Comment communiquez-vous automatiquement la fraîcheur des données aux utilisateurs des tableaux de bord ?

Autres questions pour ingénieur data

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