Sur FastAPI à fort trafic, l'asynchrone est ramené à une analogie avec Node, sans pratique serveur. Sur les microservices par Kafka, l'outil est mal compris. L'analytique temps réel, les profils MongoDB et la recommandation ne sont pas traités sur le fond. L'usage de l'IA est fréquent et vérifié par les tests et le rendu.
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)
· Pierre Dupuis · 16/10/2026
Synthèse
Pierre est lead front-end depuis dix ans et consomme des API sans en avoir écrit en Python. Il assimile l'asynchrone au parallélisme et prend Kafka pour un service de diffusion vidéo. Il dit d'emblée où s'arrête son périmètre, et son profil relève d'une autre offre.
Détail par exigence
FastAPI à fort trafic
indispensableÀ consolider
Assimile l'asynchrone à du parallélisme sur plusieurs cœurs, par analogie avec Node, sans pratique de FastAPI.
Microservices communiquant par Kafka
indispensableÀ consolider
Prend Kafka pour un service de diffusion vidéo.
Analytics temps réel
À consolider
Compte en base à chaque lecture, sans connaissance de Redis ni des fenêtres.
Profils utilisateurs dans MongoDB
À consolider
Voit un profil comme un objet JSON, sans notion d'index ni de croissance.
API de recommandation
Non abordée
Aucun élément sur la recommandation côté serveur : le sujet n'a pas été abordé.
Usage de l'IA
indispensableÀ consolider
Utilise Cursor et ChatGPT tous les jours côté front, relit, lance les tests et regarde le rendu.
Points d'appui
Situe son périmètre dès la première réponse.
Vérification soignée du code produit par l'assistant.
Raisonne par analogie avec ce qu'il connaît, sans masquer ses lacunes.
Points de vigilance
Aucune API Python écrite.
Asynchrone ramené à du parallélisme.
Kafka confondu avec de la diffusion vidéo.
MongoDB et temps réel non pratiqués.
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.
En clair
Ce profil ne correspond pas au poste
Pierre est un expert du front-end qui a dit clairement n'avoir jamais écrit d'API en Python. Cette offre est très éloignée de son métier.
FastAPI à fort trafic
indispensableÀ consolider · 2/10
Appels concurrents avec asyncio · 2/10Compare asyncio aux promesses de Node.En Node, on a le même principe avec les promessesRéponse
R2
Microservices communiquant par Kafka
indispensableÀ consolider · 0/10
Produire un événement de visionnage · 0/10Confond Kafka et la diffusion de vidéo.Je crois que c'est le service qui diffuse la vidéo aux utilisateursRéponse
R3
Analytics temps réel
À consolider · 1/10
Compteurs de vues dans Redis · 1/10Compteur en base, sans autre idée.Je ferais ça avec un compteur dans la base, sans plus d'idéeRéponse
R4
Profils utilisateurs dans MongoDB
À consolider · 1/10
Document profil et historique · 1/10Objet JSON pour le profil et l'historique.Je pense à un objet JSON avec le profil et les titres vusRéponse
R5
API de recommandation
Non évalué
Rien de démontré sur cette exigence pendant l'entretien.
Usage de l'IA
indispensableÀ consolider · 1/10
Comment il relit, teste et corrige le code que l'assistant produit · 1/10Relit, teste les composants et regarde le rendu.Je relis, je lance les tests des composants et je regarde le renduRéponse
R6