Charlotte Barbier

Développeur API Python, plateforme média streaming (H/F) · test filmé du 10/10/2026 · 16 min

Hors document · non imprimé

Verdict À considérer

Score du test 5,5/10 couverture 100 % Usage de l’IA : 5,4/10 Communication : 5,7/10 · 3 critères sur 4 · non prouvé : structure

Signaux à regarder Aucun signal relevé Indicatifs, non décisionnels. Ils disent où regarder dans la vidéo, pas quoi décider.

Sur cette offre 14^e sur 30 testés ex aequo avec un autre testé Suivant : Candidat confidentiel →

Prochaine étape proposée par l’analyse

Sur FastAPI à fort trafic, la candidate a une pratique récente et honnête, sans charge réelle. Sur les microservices Kafka et l'analytics temps réel, elle transpose avec de bonnes intuitions. Les profils MongoDB et l'API de recommandation sont déduits de son expérience relationnelle. L'usage de l'IA est utile et vérifié.

Offre : 47 000 – 55 000 € brut / an PythonFastAPIMongoDBRedisKafka

La pièce à transmettre Part telle quelle chez votre client : sans score, sans verdict, sans signal.

Revelyum

Rapport d'entretien technique

Établi pour Nordlys Conseil

Développeur API Python, plateforme média streaming (H/F) · Charlotte Barbier · 10/10/2026

Synthèse

Charlotte dirige une équipe Symfony depuis onze ans et a monté un premier service FastAPI il y a huit mois, où un appel bloquant lui a appris le fonctionnement de la boucle asynchrone. Elle reconnaît n'avoir jamais utilisé Kafka ni les compteurs Redis et transpose depuis Messenger. Curieuse, elle se sert de l'assistant pour apprendre.

Détail par exigence

FastAPI à fort trafic indispensable Partiel: Connaît les bases acquises sur un petit service FastAPI et les transpose de Symfony, sans expérience de fort trafic.
Microservices communiquant par Kafka indispensable Partiel: Transpose depuis RabbitMQ et Messenger : bonne intuition, sans pratique de Kafka.
Analytics temps réel Partiel: Sait que Redis incrémente de façon atomique, sans l'avoir utilisé pour des compteurs.
Profils utilisateurs dans MongoDB Partiel: Modèle raisonnable déduit de PostgreSQL, sans pratique de MongoDB.
API de recommandation Partiel: Repli après un court délai et personnalisation par le profil, sans mesure d'effet pratiquée.
Usage de l'IA indispensable Partiel: Utilise l'assistant pour apprendre Python, lui demande d'expliquer, relit tout et vérifie dans la documentation.

Points d'appui

Curiosité et franchise sur ses limites.
Sait invalider un cache de façon ciblée et limiter le débit par clé.
Utilise l'assistant pour apprendre et contrôle ses propositions dans la documentation.

Points de vigilance

Aucune expérience de fort trafic ni de Kafka.
Compteurs Redis connus seulement de nom.
Recommandations et MongoDB abordés par déduction.

Sujets abordés

FastAPI à fort trafic · Microservices communiquant par Kafka · Analytics temps réel · Profils utilisateurs dans MongoDB · API de recommandation · Usage de l'IA

Entretien conduit en autonomie par le candidat, réponses transcrites puis analysées. L'évaluation finale appartient au recruteur : Revelyum n'émet aucune décision automatisée.

En clair

Peut-être, à confirmer en entretien

Charlotte apprend Python avec méthode et dit franchement ce qu'elle n'a pas pratiqué. Son expérience d'équipe est un atout, il lui manque la pratique du fort trafic.

Ses points forts

Curieuse et honnête
Cache et limitation maîtrisés
Contrôle ce que produit l'assistant

À creuser en entretien

Pas d'expérience de Kafka ni de forte charge

Savoir-être

Dire ce qu’on ne sait pas

Précise qu'on lui a parlé des compteurs Redis sans qu'elle en ait fait.

réponse 6

Autonomie

A construit seule un premier service et corrigé le blocage.

réponse 1

Expliquer

Relie chaque notion Python à son équivalent PHP.

réponse 2

Dans une équipe

Encadrerait bien une équipe, avec une montée en compétence à prévoir sur Python et Kafka.

Détail par exigence

FastAPI à fort trafic indispensable Partiel · 5,3/10: Nombre de workers Uvicorn · 5/10 Principe compris en pratique. il y a un processus Uvicorn par worker Réponse R1; Appels concurrents avec asyncio · 6/10 Piège du code bloquant vécu. ma génération de PDF figeait tout le service Réponse R1; Limiter un client trop bavard · 5/10 Mécanisme transposé. le composant de limitation de débit avec un compteur par clé et un code 429 Réponse R3; Mettre en cache une réponse de recommandation · 5/10 Invalidation ciblée. des étiquettes pour invalider les entrées liées à une commune Réponse R3
Microservices communiquant par Kafka indispensable Partiel · 5,7/10: Produire un événement de visionnage · 5/10 Notion de doublons comprise. le consommateur doit supporter les doublons Réponse R4; Groupes de consommateurs · 6/10 Notion juste. deux groupes différents reçoivent chacun tous les messages Réponse R5; Faire évoluer le format d'un événement · 6/10 Transition connue sur Messenger. on garde l'ancienne classe de message tant qu'il reste des messages dans la file Réponse R5
Analytics temps réel Partiel · 6/10: Compteurs de vues dans Redis · 6/10 Principe correct, jamais pratiqué. Redis incrémente de façon atomique Réponse R6; Agrégation par fenêtre de temps · 6/10 Fenêtre simple. je mettrais le moment dans la clé Réponse R6; Exactitude ou rapidité des chiffres · 6/10 Compromis simple. j'afficherais un chiffre approximatif en direct Réponse R6
Profils utilisateurs dans MongoDB Partiel · 5,7/10: Document profil et historique · 5/10 Modèle de base. Je ferais un document de profil Réponse R7; Historique qui grossit sans fin · 6/10 Croissance anticipée. je mettrais l'historique à part, par peur qu'il grossisse trop Réponse R7; Index pour les requêtes fréquentes · 6/10 Index adapté. comme l'utilisateur et la date Réponse R7
API de recommandation Partiel · 5/10: Réponse de repli si le moteur tarde · 5/10 Repli sensé. une liste par défaut au bout d'un court délai Réponse R8; Personnaliser par profil · 5/10 Éléments du profil identifiés. genres, historique Réponse R8; Mesurer l'effet d'une recommandation · 5/10 Principe juste, non pratiqué. comparer des groupes d'utilisateurs Réponse R8
Usage de l'IA indispensable Partiel · 5,4/10: S'il code avec un assistant IA (Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT…) : quelles tâches de développement il lui confie, et lesquelles il garde · 5/10 Usage d'apprentissage clair. me proposer la façon idiomatique d'écrire une chose que je sais faire en PHP Réponse R2; Son workflow avec l'assistant : découper la demande, lui donner le contexte (fichiers, conventions), tenir la taille du contexte et le coût en tokens, itérer · 6/10 Démarche en deux temps. Je lui demande de m'expliquer avant de coder Réponse R2; Comment il relit, teste et corrige le code que l'assistant produit · 5/10 Relecture assumée. Je relis tout, parce que je ne connais pas encore tous les pièges du langage Réponse R2; Ce qu'il ne confie jamais à l'assistant : données confidentielles, sécurité, décisions d'architecture, cas où il s'est trompé · 6/10 Confidentialité. je ne lui confie pas les données des administrés Réponse R2; Un cas vécu où un assistant IA a changé son code ou son délai, et ce qu'il en a retenu · 5/10 Erreur détectée. une fonction obsolète de la bibliothèque que j'ai repérée dans la documentation Réponse R2

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