Dataiku est la plateforme data collaborative la plus adoptee en grande entreprise francaise. Voici comment evaluer la maitrise reelle.
Dataiku est la plateforme data collaborative la plus adoptee en grande entreprise francaise. Evaluer un profil Dataiku, c'est evaluer sa capacite a travailler dans un environnement collaboratif structure.
Qu'est-ce qu'un projet Dataiku ? Difference entre dataset, recette et flow ?
Un projet contient des datasets (donnees), des recettes (transformations) et un flow (le DAG visuel qui connecte tout).
Quand utilisez-vous la recette Prepare visuelle plutot qu'une recette Python ou SQL ?
Decrivez le workflow de creation d'un modele ML dans Dataiku jusqu'au deploiement.
Comment gerez-vous le retraining automatique d'un modele en production ?
Comment organisez-vous la collaboration entre data scientists et data analysts sur un meme projet ?
| Niveau | Maitrise attendue | Signal GO | NO-GO |
|---|---|---|---|
| Junior | Navigation projets, recette Prepare, Visual ML basique | Comprend la difference dataset/recette/flow | Ne sait pas quand choisir Python vs recette Prepare |
| Confirme | Recettes Python/SQL, Lab ML, Saved Models, Scenarios | A deploye un modele et automatise son retraining | N'a jamais configure de drift detection |
| Senior | MLOps, API deployment, Fleet Manager, explicabilite | A gere le cycle de vie complet d'un modele en prod | Ne connait pas les bundles ni le Fleet Manager |
| Lead | Architecture multi-projets, gouvernance, standards equipe | A defini les standards Dataiku pour l'organisation | Ne peut pas expliquer Design Node vs API Node |
Premier entretien gratuit. Rapport GO/NO-GO sous 48h.