La méthode que j'ai utilisée
Cartographiez les sujets qui sont vraiment testés, mettez-les dans un seul document de référence, puis faites des entretiens blancs en direct avec l'IA.
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La méthode
D'autres chemins
Guide gratuit · du doctorat à l'industrie
J'ai terminé mon doctorat sans aucune offre d'emploi.
Quatre ans de physique théorique à la Société Max-Planck à Berlin. Puis six mois à Stanford, avec la Silicon Valley juste devant la porte : tout le monde construisait quelque chose, tout allait vite. Je voulais faire partie de cet élan. Alors, quand j'ai rendu ma thèse, je ne suis pas restée dans la recherche. J'ai commencé à postuler.
Six mois et une centaine de candidatures plus tard, presque toutes refusées, j'ai commencé chez Google comme data scientist. Cette page, c'est la méthode qui m'y a menée : ce que j'ai fait, dans quel ordre, et le document exact dans lequel j'ai révisé. Prenez-la, copiez-la, faites-la vôtre.
4 ansde doctorat à Max Planck, Berlin
~100candidatures en 6 mois
5entretiens chez Google
Sept. '25premier jour chez Google
Comment j'ai décroché le poste chez Google
Deux courtes vidéos où je détaille exactement comment je me suis préparée. Regardez-les d'abord, puis servez-vous de la méthode ci-dessous comme checklist. Les vidéos ne se chargent depuis LinkedIn qu'après que vous avez appuyé sur lecture.
5 entretiens, préparés avec l'IA
Trois tours de statistiques et d'intuition des données, un de code, un de Googleyness. Comment je me suis préparée à chacun, et pourquoi l'intervieweur est un collaborateur.
Ouvrir sur LinkedIn →Plus sur Instagram : mon parcours de l'université à Google · @what.the.tech.is.going.on
Trois phases, six habitudes
Construisez des choses, comblez vos lacunes, puis traitez les entretiens comme une compétence qui s'entraîne. C'est tout. Les détails sont ci-dessous.
01
Construire des preuves
Pendant le doctorat, si vous le pouvezVotre doctorat montre que vous savez réfléchir. Les projets personnels montrent que vous savez construire des choses qui intéressent l'industrie. Commencez tôt, même petit.
Ayez toujours un projet personnel
J'ai construit un bot de trading quantitatif. Vous n'y êtes pas obligé. Construisez ce qui vous attire : une petite appli, une analyse de données sur un sujet qui vous tient à cœur, un outil pour votre labo.
L'essentiel, c'est qu'il soit réel, assez abouti pour être montré, et proche des postes que vous visez.
Donnez une histoire à chaque projet
Les projets ouvrent des portes, les histoires vous font passer. Pour chacun, sachez :
- Le problème et pourquoi il vous importait
- Ce que vous avez décidé et pourquoi
- Ce qui a mal tourné et ce que vous en avez appris
- Le résultat, idéalement chiffré
02
Combler les lacunes
Avant et pendant les candidaturesLisez dix descriptions de poste pour des rôles que vous voulez. Notez chaque compétence que vous n'avez pas encore. C'est votre programme. La physicienne en moi l'a traité comme une expérience : trouver les lacunes, tester, recommencer.
Suivez les cours
Du code, plus plein de cours aléatoires : tout ce qui revenait sans cesse dans les offres qui me visaient. Aucun cours n'est trop petit s'il comble une vraie lacune.
Apprenez en faisant
Réinjectez ce que vous apprenez directement dans vos projets personnels. Un certificat de cours, c'est bien ; un projet qui utilise la compétence, c'est une preuve.
03
Entraînez-vous aux entretiens comme à un sport
La phase de candidatureL'entretien est une compétence, et les compétences demandent des répétitions. Je n'ai pas commencé par mon poste de rêve. J'ai commencé là où un mauvais entretien ne ferait pas mal.
Voyez large d'abord
Postulez largement au début, y compris à des postes qui vous enthousiasment moins. J'ai essayé le trading quantitatif, les accélérateurs de startups, le conseil et la data science. Les premiers ont été mon terrain d'entraînement.
Préparez chaque entretien
Chacun, avec la même routine : cartographiez les sujets testés, écrivez-les dans un seul document de référence, puis entraînez-vous à voix haute jusqu'à ce que ça devienne automatique.
Faites de l'IA votre partenaire d'entretien
Donnez-lui tout : l'annonce, votre CV, les histoires de vos projets, votre document de référence. Puis laissez-la vous interroger à voix haute. Elle pose des questions de suivi et trouve vos lacunes avant l'entreprise.
Tu es mon partenaire d'entretien pour ce poste. Voici tout : [description du poste] [mon CV] [mes projets personnels et l'histoire derrière chacun] [ce que je sais de l'entreprise et du format de l'entretien] 1. Dis-moi ce que cet entretien va très probablement tester, et où sont mes lacunes. 2. Fais-moi un plan de révision pour les jours qui restent avant l'entretien. 3. Ensuite, interroge-moi : une question à la fois, attends ma réponse, note-la honnêtement, montre-moi une meilleure réponse, puis passe à la suivante.
Face à l'intervieweur : considérez-le comme un ami qui collabore. Les questions sont ouvertes et créatives, et il n'y a pas de réponse parfaite. Ils veulent voir comment vous pensez et travaillez.
La boucle : postulez largement → préparez chaque entretien avec l'IA → passez l'entretien → notez ce qu'on vous a demandé → réinjectez-le dans le tour suivant. Chaque entretien rend le suivant plus facile.
Et protégez l'essentiel
C'est une période pénible, et ça peut durer des mois. N'oubliez pas de prendre soin de vous. Voici mes non-négociables →
- Faire du sport, même épuisée
- Du temps hors écran
- Du temps pour vos passions et votre famille
- 8 heures de sommeil, quelle que soit l'échéance
Tenez bon, et ne vous bradez pas pour moins que ce que vous valez.
Il y a aussi peu de postes excellents que de personnes excellentes : il s'agit simplement de trouver votre match.
Ressource gratuite
Mon document de préparation Google Data Scientist
Tout ce que j'ai révisé pour les entretiens Google Data Scientist, en un seul document : formules, exemples travaillés, code et modèles de réponse. Voici ce qu'il contient.
LogistiqueLe format des entretiens tour par tour, ce sur quoi on vous évalue, et des conseils pratiques.
StatistiquesUne antisèche d'une page, probabilités, distributions, tests d'hypothèses, rééchantillonnage.
Modélisation & expériencesRégression, A/B testing, inférence causale, qualité des données, analyse de survie et séries temporelles.
ProduitChoisir ses métriques, cadres de sens du produit et modèles de réponse d'entretien.
CodeStructures de données Python, pandas, recettes SciPy, SQL et exercices corrigés.
ComportementalUne banque d'histoires STAR, la Googleyness, une banque de questions et des lectures complémentaires.
Ouvrir le document de préparation →
Écrit pour la data science, mais les parties logistique, comportementale et code fonctionnent pour la plupart des entretiens techniques.
Les regards d'amis
Ma voie n'est pas la seule. Je recueille les regards d'amis qui ont fait leur entrée dans la tech : ce qu'ils ont fait, ce qui a marché, ce qu'ils éviteraient. D'autres arrivent bientôt.
Mon amie Alex · Data Sovereignty Manager, TikTok
Ancienne d'Activision Blizzard, Microsoft et Tencent. Ses trois conseils pour se démarquer :
- Obtenez une recommandation précise. La personne qui vous recommande doit décrire comment vous avez travaillé ensemble et ce que vous avez résolu.
- L'astuce des 30 minutes. Renseignez-vous sur la maison mère et ses projets annexes, pas seulement sur l'application principale.
- Mentalité « Day 1 ». Montrez que vous êtes curieux, prêt à résoudre des problèmes et attaché au produit.
Bientôt
D'un doctorat à la recherche dans l'industrie.
Bientôt
D'un doctorat à quelque chose de complètement différent.
Appels en tête-à-tête avec Alexandra
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J'y suis passée deux fois : de l'université à Google, et maintenant de Google à une startup. Réservez un appel et nous regarderons votre situation ensemble. Vous repartirez avec un regard extérieur honnête et des prochaines étapes concrètes, pas avec un discours de motivation.
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- Quitter le monde universitaire (doctorat ou postdoc) pour l'industrie, et comment expliquer votre recherche pour que les entreprises la comprennent
- Choisir des projets personnels et les transformer en histoires qui font mouche en entretien
- Entrer dans la big tech : à quoi ressemblent vraiment les entretiens et le quotidien
- Passer d'une grande entreprise à une startup, et si c'est le bon choix pour vous
- Se sentir coincé : vous savez que quelque chose doit changer, mais pas quoi ni comment
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Alexandra Maxi Dudzinski, PhD. Physicienne devenue femme de la tech : l'université, puis Google, maintenant une startup. Je dirige aussi Crocodata, un petit studio où je construis et publie mes propres applications, et je réalise de courtes vidéos sur ce qui se passe dans la tech. LinkedIn →
À venir : des cours et d'autres vidéos qui approfondissent chaque étape de cette méthode.
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