Démo Voir côté candidat

Pauline Chevalier

Développeur API Python, plateforme média streaming (H/F) · test filmé du 20/10/2026 · 12 min
Hors document · non imprimé
Verdict Réservé
Score du test 3,5/10 couverture 93 % Usage de l’IA : 4/10 Communication : 3,7/10 · 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 22e sur 30 testés ex aequo avec un autre testé Suivant : Guillaume Meunier →
Prochaine étape proposée par l’analyse

Sur FastAPI à fort trafic, le candidat s'appuie sur un cache Redis de billetterie mais sans Python en production. Sur les microservices par Kafka, seule une file simple est imaginée. L'analytique temps réel, les profils MongoDB et la recommandation sont traités à un niveau général. L'usage de l'IA est prudent et testé.
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) · Pauline Chevalier · 20/10/2026

Synthèse

Pauline a cinq ans de back-end dans une billetterie, avec un cache Redis sur les places restantes. Elle dit d'emblée que l'offre est un cran trop haut pour elle : pas de Python en production ni de Kafka. Ses réponses restent brèves et peu détaillées.

Détail par exigence

FastAPI à fort trafic indispensable À consolider
Cache Redis et limitation par adresse sur une billetterie, sans aucune production Python.
Microservices communiquant par Kafka indispensable À consolider
Ne sait pas utiliser Kafka et propose une simple file de messages.
Analytics temps réel À consolider
Compteur Redis sans notion de fenêtre de temps ni d'exactitude chiffrée.
Profils utilisateurs dans MongoDB Partiel
Un document avec le profil et la liste des titres, sans limite de taille ni index.
API de recommandation Non abordée
Aucun élément sur le repli, la personnalisation ou la mesure : le sujet n'a pas été abordé.
Usage de l'IA indispensable Partiel
Utilise ChatGPT pour comprendre des erreurs, teste avant de garder, protège les noms de clients.

Points d'appui

  • Franchise sur son niveau dès la première réponse.
  • Cache Redis réel sur un pic d'affluence.
  • Teste ce que l'assistant propose avant de le garder.

Points de vigilance

  • Aucune production en Python.
  • Kafka et MongoDB non pratiqués.
  • Réponses brèves sans chiffres.
  • Pas d'idée de repli ni de mesure pour la recommandation.

Sujets abordés

FastAPI à fort trafic · Microservices communiquant par Kafka · Analytics temps réel · Profils utilisateurs dans MongoDB · 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.

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