Questions d'entretien
dbt : les questions d'entretien pour un analytics engineer
dbt est très recherché et facile à sur-vendre. Ces questions vérifient si le candidat teste, documente et pense « aval » — ou s'il a juste « écrit des modèles ». La question des tests est décisive.
Data Builder·Juillet 2025·8 min de lecture·Cible : recruteurs & hiring managers · dbt
Les mots à écouter : tests, sources, documentation, non-régression. Leur absence signe un usage superficiel.
1Comment garantissez-vous que vos modèles ne cassent pas ce qui est en aval
La question
Comment garantissez-vous que vos modèles ne cassent pas ce qui est en aval ?
LA question qui va au cœur de la valeur d'un analytics engineer.
- Bonne réponse : des tests automatiques (unicité, non-nul, cohérence) et de la doc.
- Il parle de communication avec les consommateurs en aval.
Signal d'alerte : « je fais du dbt » sans jamais parler de tests ni de documentation révèle du SQL, pas de l'analytics engineering.
2Comment choisissez-vous entre une vue, une table et un modèle incrémental
La question
Comment choisissez-vous entre une vue, une table et un modèle incrémental ?
Une question technique qui révèle la vraie compréhension des matérialisations.
- Bonne réponse : justifie par le coût de reconstruction et la fréquence de lecture.
- Il sait quand l'incrémental devient nécessaire (gros volumes).
Signal d'alerte : ne pas connaître les matérialisations, c'est n'avoir fait que du dbt en surface.
3Pourquoi ne jamais écrire un nom de table en dur dans un modèle
La question
Pourquoi ne jamais écrire un nom de table en dur dans un modèle ?
Une question qui distingue l'utilisateur de dbt du simple exécutant de SQL.
- Bonne réponse : ref() construit le lineage et l'ordre de build automatiquement.
- Il comprend ce qui casse en aval sans ref().
4Grille par niveau
| Niveau | Maîtrise attendue | Signal GO | NO-GO |
|---|
| Junior | Modèles simples, ref/sources | Ajoute des tests de base | Code un nom de table en dur |
| Confirmé | Structure en couches, matérialisations | A une couche marts testée | A écrit des modèles sans tests |
| Senior | Incrémental, CI, performance | Garantit la non-régression aval | Ne sait pas quand utiliser incremental |
| Lead | Gouvernance, conventions d'équipe | Définit standards et lineage | Confond dbt et écrire du SQL |
Interview questions
dbt: interview questions for an analytics engineer
dbt is highly sought and easy to oversell. These questions check whether the candidate tests, documents and thinks ‘downstream’ — or just ‘wrote models’. The tests question is decisive.
Data Builder·July 2025·8 min read·For: recruiters & hiring managers · dbt
The words to listen for: tests, sources, documentation, non-regression. Their absence marks superficial use.
1How do you ensure your models don't break what's downstream
The question
How do you ensure your models don't break what's downstream
THE question that hits the core of an analytics engineer's value.
- Good answer: automatic tests (uniqueness, not-null, consistency) and docs.
- They talk communication with downstream consumers.
Warning signal : ‘I do dbt’ without ever mentioning tests or documentation reveals SQL, not analytics engineering.
2How do you choose between a view, a table and an incremental model
The question
How do you choose between a view, a table and an incremental model
A technical question that reveals real understanding of materializations.
- Good answer: justifies by rebuild cost and read frequency.
- They know when incremental becomes necessary (large volumes).
Warning signal : not knowing materializations means having done only surface-level dbt.
3Why never hard-code a table name in a model
The question
Why never hard-code a table name in a model
A question that separates the dbt user from the mere SQL executor.
- Good answer: ref() builds lineage and build order automatically.
- They understand what breaks downstream without ref().
4Level grid
| Level | Expected proficiency | Signal GO | NO-GO |
|---|
| Junior | Simple models, ref/sources | Adds basic tests | Hard-codes a table name |
| Mid-level | Layered structure, materializations | Has a tested marts layer | Wrote models with no tests |
| Senior | Incremental, CI, performance | Guarantees downstream non-regression | Doesn't know when to use incremental |
| Lead | Governance, team conventions | Sets standards and lineage | Confuses dbt with writing SQL |