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Test technique Git pour la data : ce qu'on évalue vraiment

Git n'est pas qu'un outil de développeur : versionner du SQL, du dbt et des notebooks change la fiabilité d'une équipe data. L'écart se creuse vite entre celui qui commit sur main et celui qui maîtrise un vrai workflow de revue. Voici ce qu'on évalue.

Data Builder·Juillet 2025·9 min de lecture·Data Engineer / Analytics Engineer

Un profil data qui ne maîtrise pas Git ralentit toute l'équipe et met la production en risque. On évalue moins la virtuosité que les bons réflexes et la sécurité. Cinq dimensions.

1Branches et workflow

Question discriminante

Décrivez un workflow de branches sain pour une équipe data.

  • Branches de fonctionnalité + main protégée, jamais de commit direct sur main.
  • Pull/Merge Requests pour la revue de code avant fusion.
  • Trunk-based vs Gitflow selon la taille et le rythme de l'équipe.
  • Branches courtes pour limiter les conflits.

2Merge vs rebase

Question discriminante

Quelle est la différence entre merge et rebase, et quand utiliser l'un plutôt que l'autre ?

  • merge — préserve l'historique réel, crée un commit de fusion.
  • rebase — linéarise l'historique en rejouant les commits.
  • rebase -i pour nettoyer ses commits avant la revue.
  • Ne jamais rebaser une branche déjà partagée avec d'autres.

Signal d'alerte : un git push --force sur une branche partagée (surtout main) peut effacer le travail des autres — c'est éliminatoire.

3Annuler proprement

Question discriminante

Comment annulez-vous un commit déjà poussé sur une branche partagée ?

  • git revert — sûr et public : crée un commit qui annule (n'efface rien).
  • git reset — pour du local non partagé uniquement.
  • git cherry-pick pour reprendre un commit précis ailleurs.
  • git reflog pour retrouver un état perdu.

4Conflits et historique

Question discriminante

Comment gérez-vous un conflit de fusion et gardez-vous un historique lisible ?

  • Comprendre un conflit et le résoudre à la main sans casser la logique.
  • Commits atomiques avec des messages clairs.
  • .gitignore propre (données, secrets, artefacts hors du repo).
  • git blame/log pour comprendre le contexte d'un changement.

5Bonnes pratiques en équipe data

Question discriminante

Pourquoi Git est-il déterminant pour un profil data en particulier ?

  • Versionner SQL, modèles dbt et notebooks — reproductibilité et revue.
  • Intégration à la CI/CD (tests dbt, linting) déclenchée sur PR.
  • Revue de code : améliorer la qualité et diffuser la connaissance.
  • Aucune donnée ni secret dans le repo, jamais.

Signal d'alerte : committer des identifiants ou un fichier de données dans le repo est un incident de sécurité — un réflexe à bannir absolument.

6Grille par niveau

NiveauMaîtrise attendueSignal GONO-GO
Juniorcommit, push, pull, branches, PRTravaille en branches, ouvre des PRCommit directement sur main
ConfirméMerge/rebase, revert, résolution de conflitsChoisit revert plutôt que reset sur du partagéForce-push sur une branche partagée
SeniorHistorique propre, CI/CD, sécurité du repoMaintient un historique lisible, protège les secretsCommitte des secrets ou des données
LeadConventions d'équipe, stratégie de branches, revueDéfinit le workflow et les règles de protectionN'a aucune politique de revue ni de protection de main

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