Un recrutement dans les données et l'IA passe souvent par quatre ou cinq étapes : un échange avec le recruteur, une épreuve technique, une étude de cas sur un jeu de données, une rencontre avec l'équipe, parfois un entretien avec le client final pour un consultant. Les ingénieurs qui font passer les épreuves sont aussi ceux qui livrent les projets. Un créneau perdu se rattrape mal.

Ce qu'il fait chaque jour chez vous

Envoyer l'étude de cas au bon momentIl transmet au candidat l'étude de cas et son jeu de données dans le délai convenu avant l'entretien, avec les règles d'usage et la date de rendu.
Trouver des créneaux hors des jalons de projetIl cale les épreuves techniques en évitant les journées de livraison et les comités de pilotage des ingénieurs qui les font passer.
Coordonner l'entretien avec le client finalPour un consultant destiné à une mission, il organise la rencontre avec le client et prépare la fiche de présentation à valider par le responsable de compte.
Préparer le dossier de chaque examinateurIl remet à chaque ingénieur examinateur le CV, l'étude de cas rendue et la grille d'évaluation, avec la partie qu'il doit couvrir.
Rattraper une étape annuléeQuand un examinateur est retenu par un incident de production, il propose aussitôt un remplaçant du même pôle ou un nouveau créneau au candidat.
Réunir les avis avant la décisionIl relance les examinateurs pour leur avis écrit le jour même et regroupe les avis pour la réunion de décision.

Sur le terrain

Un examinateur pris par une bascule

L'entretien technique d'une candidate est prévu jeudi, mais l'ingénieur examinateur est mobilisé par la mise en production d'un modèle chez un client cette semaine-là. L'agent repère dans le même pôle un collègue disponible, lui envoie le dossier et la grille, propose le même créneau et prévient la candidate du changement d'interlocuteur. L'entretien a lieu à l'heure.

Une étude de cas sur des données réelles

Un responsable veut faire travailler les candidats sur un extrait des données d'un client. L'agent rappelle qu'un jeu de données d'entraînement de client ne peut pas sortir de la société, même après pseudonymisation, et propose d'utiliser le jeu public déjà préparé pour les études de cas. Le responsable valide, et l'agent envoie le sujet aux trois candidats de la semaine.

Les mots qu'il emploie chaque jour

Mise en production d'un modèle: Le passage du prototype au service utilisé : c'est là qu'apparaissent le coût, la latence et la surveillance.
Jeu de données d'entraînement: Les données qui servent à fabriquer le modèle : leur origine et leurs droits conditionnent tout ce qu'on pourra en faire.
Pseudonymisation: Elle remplace les identifiants mais laisse des données personnelles ; seule une anonymisation véritable est irréversible.

Son métier de départ : Coordinateur entretiens. Toute l'activité : Données et intelligence artificielle.