Ho presentato la mia candidatura tramite l'università. La procedura ha richiesto 3 giorni. Ho sostenuto un colloquio presso Publicis Groupe (Parigi) nel mese di giu 2023
Colloquio
Excellent entretien chez Publicis pour un poste de Data Engineer : échanges enrichissants, tests techniques pertinents et mise en valeur des projets innovants. Une belle opportunité pour les passionnés de données et technologie !
Domande di colloquio [1]
Domanda 1
SQL :
Comment écririez-vous une requête pour identifier les doublons dans une table ?
Expliquez la différence entre une jointure INNER JOIN et une jointure OUTER JOIN.
ETL et Pipelines de Données :
Pouvez-vous expliquer le processus de conception d’un pipeline ETL ?
Comment géreriez-vous les données manquantes ou corrompues dans un pipeline ?
Big Data et Cloud :
Avez-vous déjà travaillé avec des outils comme Hadoop, Spark, ou Databricks ? Donnez un exemple concret.
Expliquez comment optimiser une requête sur BigQuery pour réduire les coûts.
Python et Automatisation :
Comment utiliseriez-vous Python pour extraire, transformer et charger des données d’un fichier CSV volumineux ?
Pouvez-vous écrire un script pour surveiller la latence d’un pipeline ?
Ho sostenuto un colloquio presso Publicis Groupe (New York, NY)
Colloquio
first round hr round, then an onsite hiring manager round focusing on tech, then another hiring manager round focusing on behavior. Onsite is going to their office to do online interview with someone from another office.
Ho presentato la mia candidatura tramite un selezionatore. La procedura ha richiesto 2 settimane. Ho sostenuto un colloquio presso Publicis Groupe (Bengaluru) nel mese di mag 2020
Colloquio
First there was a coding test which had 3 questions. We are expected to submit solution within 4hrs of time. We can develop using our IDE. You won't get direct solution in google, however you can google for intermediate logic.
Once you clear it, you will have 2 technical rounds where they will test deep understanding on what you worked.
Domande di colloquio [1]
Domanda 1
Deep understanding of Spark, memory optimization techniques, scala features