Combien de temps prend le process d'entretien Aqemia ?

La plupart des candidats passent 4 à 8 semaines entre le screen recruteur et l'offre. Le loop onsite tient sur une journée ou deux demi-journées, avec retour et offre dans les 5 jours ouvrés suivants.

Comment se préparer spécifiquement pour Aqemia ?

Trois priorités : (1) l'ADN Aqemia montré ci-dessus - ce qu'ils évaluent vraiment, (2) les rounds de votre loop, surtout celui que les candidats sous-estiment, et (3) drillez les types de questions de ce guide avec un framework structuré comme CIRCLES ou STAR.

Cela s'applique-t-il aussi aux postes engineering ou design chez Aqemia ?

L'ADN reste le même - ce qui change c'est le mix des rounds. Les SWE ont des coding screens à la place du Product Sense ; les designers ont des revues de portfolio et des exercices design. Le "what they value" et les signaux comportementaux s'appliquent à toutes les fonctions.

Autres postes chez Aqemia :Software Engineer Consultant en stratégie Sales

Growth · Guide d'entretien Software Engineer

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Langue d'entretien : anglais

Comment réussir l'entretien Aqemia Software Engineer en 2026

L'ADN Aqemia (TL;DR)

La mission principale d'Aqemia, 'Inventing New Drugs', guide l'évaluation des candidats qui peuvent allier une compréhension scientifique approfondie à une application pratique de l'IA. Les intervieweurs recherchent des preuves de précision analytique et la capacité à traduire des idées complexes en résultats tangibles, souvent lors d'analyses techniques approfondies.En anglais :Aqemia's core mission of Inventing New Drugs drives the assessment for candidates who can blend deep scientific understanding with practical AI application. Interviewers probe for evidence of analytical precision and the ability to translate complex ideas into tangible results, often during technical deep-dives.

Entretiens enPython

Lisez dans votre langue

Nous affichons ce guide dans votre langue, avec l'anglais original conservé en dessous pour référence. Le badge ci-dessus indique dans quelle langue se déroule généralement le loop de cette entreprise.

Le loop d'entretien Aqemia

Votre loop comprend généralement 5 étapes.

1
Étape 1
Entretien recruteurEn anglais :Recruiter Screen
Motivation, fit du poste, logistique.En anglais :Motivation, role fit, logistics.
2
Étape 2
Coding ScreenEn anglais :Coding Screen
Problèmes algorithmiques niveau LeetCode-medium sous contrainte de temps.En anglais :LeetCode-medium algorithmic problems under time pressure.
3
Étape 3
System DesignEn anglais :System Design
Systèmes distribués, trade-offs à l'échelle, architecture sous contraintes.En anglais :Distributed systems, trade-offs at scale, architecture under constraints.
4
Étape 4
Coding OnsiteEn anglais :Onsite Coding
LeetCode-hard, debugging, clarté du code, edge cases.En anglais :LeetCode-hard, debugging, code clarity, edge cases.
5
Étape 5
Behavioral / LeadershipEn anglais :Behavioral / Leadership
Preuves passées d'ownership, d'influence, de résolution de conflit.En anglais :Past evidence of ownership, influence, resolving conflict.

Zone de danger : pourquoi les candidats échouent

D'après notre base de retours d'entretiens Aqemia, évitez ces pièges classiques :

Réponses vagues sur 'faire une différence' sans lien avec les produits ou technologies spécifiques d'Aqemia.En anglais :Vague answers about 'making a difference' without connecting to specific Aqemia products or technologies.
Échec dans la gestion des cas limites comme une entrée vide ou des tailles de fenêtre invalides.En anglais :Failure to handle edge cases like empty input or invalid window sizes.
Ne pas aborder la validation des données, le nettoyage ou l'évolution des schémas.En anglais :Not addressing data validation, cleaning, or schema evolution.
Manque de discussion sur les stratégies de surveillance et de retour arrière.En anglais :Lack of discussion on monitoring and rollback strategies.

Testez-vous : vraies questions Aqemia

Trois prompts réels extraits de notre base.

Type · learning

Notre plateforme repose sur l'intégration de données hétérogènes provenant de sources diverses, comme les bases de données de biologie structurale et les essais expérimentaux propriétaires. Décrivez un projet où vous avez dû intégrer un jeu de données complexe et inconnu dans un pipeline de production existant. Quelle a été votre stratégie pour valider la qualité des données et garantir que l'intégration n'introduisait pas de biais latents dans nos modèles d'IA ?En anglais :Our platform relies on integrating heterogeneous data from diverse sources like structural biology databases and proprietary experimental assays. Describe a project where you had to integrate a complex, unfamiliar domain dataset into an existing production pipeline. What was your strategy for validating the data quality and ensuring the integration did not introduce latent biases into our AI models?

Type · algorithmic

Imaginez que vous recevez un flux de résultats expérimentaux, chacun avec un horodatage et une valeur mesurée. Implémentez une fonction pour calculer la moyenne mobile de ces résultats sur une taille de fenêtre spécifiée. Gérez les cas limites potentiels comme un flux vide ou une taille de fenêtre supérieure aux données disponibles.En anglais :Imagine you have a stream of experimental results coming in, each with a timestamp and a measured value. Implement a function to calculate the rolling average of these results over a specified window size. Handle potential edge cases like an empty stream or a window size larger than the available data.

Type · debugging

Un data scientist signale qu'un pipeline d'ingénierie de caractéristiques critique, qui calcule des descripteurs moléculaires, échoue de manière intermittente avec des exceptions `KeyError` lors du traitement de certaines structures chimiques. Déboguez et corrigez l'extrait de code fourni, en vous assurant qu'il gère gracieusement les entrées malformées ou inattendues. [Fournir un extrait de code avec des problèmes potentiels tels que des clés manquantes dans les dictionnaires, des formats de données incohérents ou un analyse incorrecte].En anglais :A data scientist reports that a critical feature engineering pipeline, which calculates molecular descriptors, is intermittently failing with `KeyError` exceptions when processing certain chemical structures. Debug and fix the provided code snippet, ensuring it handles malformed or unexpected input gracefully. [Provide a code snippet with potential issues like missing keys in dictionaries, inconsistent data formats, or incorrect parsing].

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Banque de questions Aqemia

Un échantillon de notre base, regroupé par round. Inscrivez-vous pour la totalité.

9 questions affichées sur 13

Recruiter Screen- Entretien recruteur

1
Type · motivation
Qu'est-ce qui vous intéresse dans la mission d'Aqemia d'accélérer la découverte de médicaments, et comment pensez-vous que vos compétences en ingénierie logicielle peuvent contribuer à cet objectif ?En anglais :What interests you about Aqemia's mission to accelerate drug discovery, and how do you see your software engineering skills contributing to that goal?

Coding Screen- Coding Screen

2
Type · algorithmic
Étant donné un ensemble de données de structures moléculaires (représentées sous forme de chaînes SMILES) et leurs propriétés prédites, concevez un algorithme pour trouver efficacement des molécules avec un profil de propriétés souhaité dans une grande base de données. Considérez comment vous géreriez la correspondance approximative ou les recherches de similarité.En anglais :Given a dataset of molecular structures (represented as SMILES strings) and their predicted properties, design an algorithm to efficiently find molecules with a desired property profile within a large database. Consider how you would handle approximate matching or similarity searches.
3
Type · algorithmic
Imaginez que vous recevez un flux de résultats expérimentaux, chacun avec un horodatage et une valeur mesurée. Implémentez une fonction pour calculer la moyenne mobile de ces résultats sur une taille de fenêtre spécifiée. Gérez les cas limites potentiels comme un flux vide ou une taille de fenêtre supérieure aux données disponibles.En anglais :Imagine you have a stream of experimental results coming in, each with a timestamp and a measured value. Implement a function to calculate the rolling average of these results over a specified window size. Handle potential edge cases like an empty stream or a window size larger than the available data.
+ 1 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)

System Design- System Design

4
Type · architecture
Concevez un système pour gérer et servir les prédictions de plusieurs modèles d'apprentissage automatique utilisés dans la découverte de médicaments (par exemple, prédiction ADMET, prédiction d'affinité de liaison). Considérez des aspects tels que le versionnement des modèles, les tests A/B de nouveaux modèles et la récupération efficace des prédictions pour de nouvelles entrées moléculaires.En anglais :Design a system to manage and serve predictions from multiple machine learning models used in drug discovery (e.g., ADMET prediction, binding affinity prediction). Consider aspects like model versioning, A/B testing of new models, and efficient retrieval of predictions for new molecular inputs.
5
Type · scalability
La plateforme d'Aqemia traite de vastes quantités de données chimiques et biologiques. Concevez un pipeline d'ingestion de données capable de gérer un débit élevé, des formats de données variés (par exemple, SDF, CSV, JSON) et d'assurer la qualité et la cohérence des données avant leur utilisation pour l'entraînement des modèles. Comment géreriez-vous les remplissages ou le retraitement des données historiques ?En anglais :Aqemia's platform processes vast amounts of chemical and biological data. Design a data ingestion pipeline that can handle high throughput, varying data formats (e.g., SDF, CSV, JSON), and ensure data quality and consistency before it's used for model training. How would you handle backfills or reprocessing of historical data?
+ 1 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)

Onsite Coding- Coding Onsite

6
Type · algorithmic
Implémentez une fonction qui prend une liste de réactions chimiques, chacune définie par des réactifs et des produits (représentés par des ensembles d'identifiants de molécules), et détermine si une molécule cible donnée peut être synthétisée à partir d'un ensemble de précurseurs initiaux. Ceci s'apparente à un problème de parcours de graphe ou de résolution de dépendances. Optimisez pour l'efficacité.En anglais :Implement a function that takes a list of chemical reactions, each defined by reactants and products (represented as sets of molecule identifiers), and determines if a given target molecule can be synthesized starting from a set of initial precursors. This is akin to a graph traversal or dependency resolution problem. Optimize for efficiency.
7
Type · debugging
Un data scientist signale qu'un pipeline d'ingénierie de caractéristiques critique, qui calcule des descripteurs moléculaires, échoue de manière intermittente avec des exceptions `KeyError` lors du traitement de certaines structures chimiques. Déboguez et corrigez l'extrait de code fourni, en vous assurant qu'il gère gracieusement les entrées malformées ou inattendues. [Fournir un extrait de code avec des problèmes potentiels tels que des clés manquantes dans les dictionnaires, des formats de données incohérents ou un analyse incorrecte].En anglais :A data scientist reports that a critical feature engineering pipeline, which calculates molecular descriptors, is intermittently failing with `KeyError` exceptions when processing certain chemical structures. Debug and fix the provided code snippet, ensuring it handles malformed or unexpected input gracefully. [Provide a code snippet with potential issues like missing keys in dictionaries, inconsistent data formats, or incorrect parsing].
+ 1 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)

Behavioral / Leadership- Behavioral / Leadership

8
Type · ownership
Racontez-moi une fois où vous avez rencontré un défi technique important ou un bug dans un projet qui ne vous était pas explicitement assigné. Quelles mesures avez-vous prises pour comprendre et résoudre le problème, et quel a été le résultat ?En anglais :Tell me about a time you encountered a significant technical challenge or bug in a project that wasn't explicitly assigned to you. What steps did you take to understand and resolve the issue, and what was the outcome?
9
Type · collaboration
Chez Aqemia, nous équilibrons souvent les exigences de haute précision des simulations basées sur la physique avec la vitesse des modèles d'IA générative. Parlez-nous d'une situation où vous avez dû aligner les priorités techniques entre un chercheur scientifique axé sur la précision des simulations et une équipe d'ingénierie axée sur le débit du système. Comment avez-vous négocié les compromis architecturaux pour garantir que la plateforme reste à la fois scientifiquement rigoureuse et performante ?En anglais :At Aqemia, we often balance the high precision requirements of physics-based simulations with the speed of generative AI models. Tell us about a time you had to align technical priorities between a research scientist focused on simulation accuracy and an engineering team focused on system throughput. How did you negotiate the architectural trade-offs to ensure the platform remained both scientifically rigorous and performant?
+ 1 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)