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Growth · Guide d'entretien Software Engineer

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Langue d'entretien : anglais

Comment réussir l'entretien Cognition Software Engineer en 2026

L'ADN Cognition (TL;DR)

La section « Nos principes » de Cognition met en avant une volonté d'innovation percutante. Le processus d'entretien évalue la capacité d'un candidat à structurer des problèmes complexes et ambigus en plans réalisables, particulièrement dans des scénarios reflétant leurs opérations à New York.En anglais :Cognition's 'Our Principles The' section highlights a drive for impactful innovation. The interview process evaluates a candidate's capacity to structure complex, ambiguous problems into actionable plans, particularly in scenarios mirroring their New York City operations.

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 Cognition

Votre loop comprend généralement 5 étapes.

  1. 1

    Étape 1

    Entretien recruteurEn anglais :Recruiter Screen
    Motivation, fit du poste, logistique.En anglais :Motivation, role fit, logistics.
  2. 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. 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. 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. 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 Cognition, évitez ces pièges classiques :

  • Ne pas articuler clairement l'impact du problème ou de votre solution.En anglais :Not clearly articulating the impact of the problem or their solution.
  • Utiliser une simple liste ou un tableau qui nécessite des scans linéaires pour les requêtes.En anglais :Using a simple list or array that requires linear scans for queries.
  • Stockage inefficace entraînant une utilisation élevée de la mémoire.En anglais :Inefficient storage leading to high memory usage.
  • Décrire un conflit où vous avez refusé de faire des compromis ou d'écouter.En anglais :Describing a conflict where they refused to compromise or listen.

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Trois prompts réels extraits de notre base.

Type · algorithmic

Étant donné un ensemble de données d'articles scientifiques (représentés sous forme de chaînes de caractères), écrivez une fonction pour trouver les K mots les plus fréquents, en ignorant les mots vides courants en anglais et la ponctuation. Supposez que les mots sont séparés par des espaces.En anglais :Given a dataset of scientific papers (represented as strings), write a function to find the top K most frequent words, ignoring common English stop words and punctuation. Assume words are space-delimited.

Type · debugging

Voici une fonction Python qui tente de trouver des articles similaires basés sur des scores TF-IDF. Elle contient un bug subtil. Veuillez le trouver et le corriger, et expliquer votre processus de débogage.En anglais :Here is a Python function that attempts to find similar papers based on TF-IDF scores. It has a subtle bug. Please find and fix it, and explain your debugging process.

Type · motivation

Qu'est-ce qui, dans la mission de Cognition de construire une IA pour la recherche scientifique, vous interpelle particulièrement, et comment vos compétences en ingénierie logicielle peuvent-elles contribuer à cette mission ?En anglais :What specifically about Cognition's mission to build AI for scientific research resonates with you, and how do you see your software engineering skills contributing to that mission?

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Banque de questions Cognition

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

9 questions affichées sur 14

1

Recruiter Screen- Entretien recruteur

1
  1. 1

    Type · motivation

    Qu'est-ce qui, dans la mission de Cognition de construire une IA pour la recherche scientifique, vous interpelle particulièrement, et comment vos compétences en ingénierie logicielle peuvent-elles contribuer à cette mission ?En anglais :What specifically about Cognition's mission to build AI for scientific research resonates with you, and how do you see your software engineering skills contributing to that mission?
2

Coding Screen- Coding Screen

3
  1. 2

    Type · algorithmic

    Étant donné un ensemble de données d'articles scientifiques (représentés sous forme de chaînes de caractères), écrivez une fonction pour trouver les K mots les plus fréquents, en ignorant les mots vides courants en anglais et la ponctuation. Supposez que les mots sont séparés par des espaces.En anglais :Given a dataset of scientific papers (represented as strings), write a function to find the top K most frequent words, ignoring common English stop words and punctuation. Assume words are space-delimited.
  2. 3

    Type · algorithmic

    Implémentez une fonction qui prend une liste de résumés d'articles scientifiques (chaînes de caractères) et renvoie une liste de paires de résumés qui partagent au moins N mots communs (après mise en minuscules et suppression de la ponctuation). Optimisez les performances lorsque la liste des résumés est très grande.En anglais :Implement a function that takes a list of scientific paper abstracts (strings) and returns a list of pairs of abstracts that share at least N common words (after lowercasing and removing punctuation). Optimize for performance when the list of abstracts is very large.
  3. + 1 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)
3

System Design- System Design

3
  1. 4

    Type · design

    Concevez un système pour extraire automatiquement les entités clés (telles que les noms de gènes, les interactions protéiques, les méthodes expérimentales) d'un grand corpus d'articles de recherche scientifique. Prenez en compte la scalabilité, la précision et la manière de gérer l'ambiguïté.En anglais :Design a system to automatically extract key entities (like gene names, protein interactions, experimental methods) from a large corpus of scientific research papers. Consider scalability, accuracy, and how to handle ambiguity.
  2. 5

    Type · design

    Concevez un système de notification en temps réel pour les chercheurs lorsque de nouveaux articles pertinents pour leurs intérêts sont publiés. Comment géreriez-vous les préférences des utilisateurs, comment feriez-vous correspondre efficacement les articles aux intérêts et comment adapteriez-vous la diffusion des notifications ?En anglais :Design a real-time notification system for researchers when new papers relevant to their interests are published. How would you handle user preferences, efficiently match papers to interests, and scale the notification delivery?
  3. + 1 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)
4

Onsite Coding- Coding Onsite

4
  1. 6

    Type · debugging

    Voici une fonction Python qui tente de trouver des articles similaires basés sur des scores TF-IDF. Elle contient un bug subtil. Veuillez le trouver et le corriger, et expliquer votre processus de débogage.En anglais :Here is a Python function that attempts to find similar papers based on TF-IDF scores. It has a subtle bug. Please find and fix it, and explain your debugging process.
  2. 7

    Type · algorithmic

    Implémentez une fonction pour trouver le chemin le plus court entre deux concepts scientifiques dans un graphe de connaissances, où les poids des arêtes représentent la force de la relation. Le graphe peut être très grand et épars.En anglais :Implement a function to find the shortest path between two scientific concepts in a knowledge graph, where edge weights represent the strength of the relationship. The graph can be very large and sparse.
  3. + 2 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)
5

Behavioral / Leadership- Behavioral / Leadership

3
  1. 8

    Type · ownership

    Parlez-moi d'une fois où vous avez rencontré un défi technique ou un bug important dans un projet qui ne vous était pas directement assigné. Comment avez-vous pris l'initiative, quelles mesures avez-vous prises pour le résoudre 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 directly assigned to you. How did you take ownership, what steps did you take to resolve it, and what was the outcome?
  2. 9

    Type · collaboration

    Décrivez une situation où vous avez eu un désaccord technique avec un collègue ou un chef d'équipe concernant un détail d'implémentation ou un choix d'architecture. Comment avez-vous abordé la discussion et quelle a été la résolution ?En anglais :Describe a situation where you had a technical disagreement with a colleague or team lead regarding an implementation detail or architectural choice. How did you approach the discussion, and what was the resolution?
  3. + 1 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)

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