Sur les microservices Kafka, la candidate est expérimentée. Sur FastAPI à fort trafic, elle transpose depuis Spring avec prudence et reconnaît ses limites sur asyncio. L'analytics temps réel et MongoDB reposent sur des principes justes, sans pratique, et la recommandation est traitée avec une bonne méthode. L'usage de l'IA est rigoureux.
La pièce à transmettrePart 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)
· Mélanie Rey · 19/10/2026
Synthèse
Mélanie s'appuie sur cinq ans de Spring Boot et de Kafka dans la traçabilité alimentaire : idempotence, registre de schémas et incident de format sont des cas vécus. Python asynchrone est nouveau pour elle, ce qui explique une moitié de grille traitée par transposition. Elle relit chaque ligne produite par son assistant.
Détail par exigence
FastAPI à fort trafic
indispensablePartiel
Connaît les principes depuis Spring, avec une pratique de Python encore limitée.
Microservices communiquant par Kafka
indispensablePartiel
Pratique réelle de Kafka sur une plateforme de traçabilité : ordre, idempotence, registre de schémas.
Analytics temps réel
Partiel
Principe juste avec une clé par minute et un recalcul exact, sans pratique en production.
Profils utilisateurs dans MongoDB
Partiel
Modèle de base correct par analogie avec PostgreSQL.
API de recommandation
Partiel
Délai et liste de secours, personnalisation par profil et mesure avant-après jamais faite.
Usage de l'IA
indispensablePartiel
Confie tests et mappers à l'assistant avec une classe modèle, protège données et schémas et relit chaque ligne.
Points d'appui
Pratique de Kafka précise, avec un incident de format à l'origine d'une règle.
Piège de clé de cache vécu et compris.
Contrôle rigoureux du code de l'assistant, avec un cas de requête incomplète.
Points de vigilance
Python asynchrone encore récent, pièges de la boucle non maîtrisés.
Pas de pratique de MongoDB ni des compteurs Redis en production.
Mesure d'effet des recommandations jamais conduite.
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
Mélanie connaît bien les échanges d'événements et apprend Python avec prudence. Elle dit clairement ce qu'elle n'a pas encore pratiqué.
Ses points forts
Flux d'événements fiables
Franche sur ses limites
Assistant IA bien contrôlé
À creuser en entretien
Python asynchrone encore récent
Savoir-être
Dire ce qu’on ne sait pas
Dit qu'elle est nouvelle en Python et n'a jamais fait cette mesure d'effet.
Renforcerait les flux d'événements et monterait en Python avec un binôme.
Détail par exigence
FastAPI à fort trafic
indispensablePartiel · 5,3/10
Nombre de workers Uvicorn · 6/10Transposition prudente.je suppose qu'on règle des workers par cœur ici, puis on mesureRéponse
R4
Appels concurrents avec asyncio · 5/10Limite reconnue.je ne connais pas bien les pièges, comme bloquer la boucleRéponse
R4
Limiter un client trop bavard · 5/10Mécanisme vécu.un filtre avec un compteur par clé et on renvoie un 429Réponse
R5
Mettre en cache une réponse de recommandation · 5/10Piège de clé de cache vécu.un cache qui servait la même réponse à deux clients différentsRéponse
R5
Microservices communiquant par Kafka
indispensablePartiel · 5,7/10
Produire un événement de visionnage · 6/10Doublons évités.le producteur est idempotent et chaque message porte un identifiantRéponse
R1
Groupes de consommateurs · 6/10Limite connue.le nombre de partitions limite le nombre de consommateurs actifs dans un groupeRéponse
R2
Faire évoluer le format d'un événement · 5/10Règle issue d'un incident.on ajoute des champs optionnels, jamais de renommageRéponse
R2
Analytics temps réel
Partiel · 5,3/10
Compteurs de vues dans Redis · 5/10Mécanisme direct.Un compteur dans Redis par titre, incrémenté à chaque événementRéponse
R8
Agrégation par fenêtre de temps · 5/10Fenêtres par cumul.je mettrais la minute dans la clé et j'additionneraisRéponse
R8
Exactitude ou rapidité des chiffres · 6/10Compromis explicité.un chiffre un peu en retard suffit, et on recalcule l'exactRéponse
R8
Profils utilisateurs dans MongoDB
Partiel · 5,3/10
Document profil et historique · 5/10Modèle simple.Je ferais un document avec les préférencesRéponse
R7
Historique qui grossit sans fin · 5/10Croissance anticipée.l'historique dans un autre ensemble pour éviter un document énormeRéponse
R7
Index pour les requêtes fréquentes · 6/10Index adapté.sur l'utilisateur et la date de lectureRéponse
R7
API de recommandation
Partiel · 5,3/10
Réponse de repli si le moteur tarde · 5/10Repli concret.un délai maximal, puis une liste de secours, les contenus les plus vusRéponse
R3
Personnaliser par profil · 6/10Deux pistes de personnalisation.je partirais du profil, genres et historique, ou d'un score calculé à l'avanceRéponse
R3
Mesurer l'effet d'une recommandation · 5/10Indicateurs pertinents, mesure non pratiquée.le taux de clic et le temps passé avant et aprèsRéponse
R3
Usage de l'IA
indispensablePartiel · 5,6/10
S'il code avec un assistant IA (Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT…) : quelles tâches de développement il lui confie, et lesquelles il garde · 6/10Tâches déléguées.les tests unitaires, les mappers entre objets et pour découvrir une bibliothèqueRéponse
R6
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 · 5/10Contexte par l'exemple.en lui indiquant la classe voisine comme modèleRéponse
R6
Comment il relit, teste et corrige le code que l'assistant produit · 6/10Relecture.Je relis chaque ligneRéponse
R6
Ce qu'il ne confie jamais à l'assistant : données confidentielles, sécurité, décisions d'architecture, cas où il s'est trompé · 5/10Confidentialité.Je ne lui envoie ni données de production ni secretsRéponse
R6
Un cas vécu où un assistant IA a changé son code ou son délai, et ce qu'il en a retenu · 6/10Erreur rattrapée.une requête qui oubliait une condition et renvoyait des lots d'un autre fournisseurRéponse
R6