Type · algorithmic

Enterprise · Guide d'entretien Software Engineer
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Comment réussir l'entretien Serviceplan Group Software Engineer en 2026
L'ADN Serviceplan Group (TL;DR)
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 Serviceplan Group
Votre loop comprend généralement 5 étapes.
- 1
Étape 1
Entretien recruteurEn anglais :Recruiter ScreenMotivation, fit du poste, logistique.En anglais :Motivation, role fit, logistics. - 2
Étape 2
Coding ScreenEn anglais :Coding ScreenProblèmes algorithmiques niveau LeetCode-medium sous contrainte de temps.En anglais :LeetCode-medium algorithmic problems under time pressure. - 3
Étape 3
System DesignEn anglais :System DesignSystèmes 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 CodingLeetCode-hard, debugging, clarté du code, edge cases.En anglais :LeetCode-hard, debugging, code clarity, edge cases. - 5
Étape 5
Behavioral / LeadershipEn anglais :Behavioral / LeadershipPreuves 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 Serviceplan Group, évitez ces pièges classiques :
- Décrire une situation où le conflit n'a jamais été réellement résolu.En anglais :Describing a situation where the conflict was never truly resolved.
- Ne pas parvenir à une résolution constructive ou endommager la relation.En anglais :Not reaching a constructive resolution or damaging the relationship.
- Ne pas considérer les contrôles de qualité des données et la gestion des erreurs dans le pipeline.En anglais :Not considering data quality checks and error handling within the pipeline.
- Ne pas gérer les cas limites tels que zéro impression ou des horodatages invalides.En anglais :Not handling edge cases like zero impressions or invalid timestamps.
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Testez-vous : vraies questions Serviceplan Group
Trois prompts réels extraits de notre base.
Type · Conflict Resolution
Type · architecture
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Banque de questions Serviceplan Group
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9 questions affichées sur 17
Recruiter Screen- Entretien recruteur
1- 1
Type · motivation
Qu'est-ce qui vous intéresse dans le fait de travailler chez Serviceplan Group, en particulier dans notre domaine de la technologie publicitaire et de l'analyse de données ?En anglais :What interests you about working at Serviceplan Group, particularly within our advertising technology and data analytics domain?
Coding Screen- Coding Screen
3- 2
Type · algorithmic
Étant donné un ensemble de données d'interactions utilisateur avec des publicités en ligne (impressions, clics, conversions) et leurs horodatages associés, concevez un algorithme pour calculer le taux de clics (CTR) pour chaque campagne publicitaire dans une fenêtre de temps donnée. Tenez compte de l'efficacité pour les grands ensembles de données.En anglais :Given a dataset of user interactions with online ads (impressions, clicks, conversions) and their associated timestamps, design an algorithm to calculate the click-through rate (CTR) for each ad campaign within a given time window. Consider efficiency for large datasets. - 3
Type · algorithmic
Implémentez une fonction qui prend une liste de créations publicitaires (chacune avec un identifiant unique, une date de début et une date de fin) et une date spécifique, et renvoie toutes les créations actives à cette date. Optimisez pour les scénarios où la liste des créations est très grande et les requêtes fréquentes.En anglais :Implement a function that takes a list of ad creatives (each with a unique ID, start date, and end date) and a specific date, and returns all creatives that are active on that date. Optimize for scenarios where the list of creatives is very large and queries are frequent. - + 1 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)
System Design- System Design
3- 4
Type · architecture
Concevez un système pour diffuser des recommandations publicitaires personnalisées aux utilisateurs sur différentes plateformes (web, application mobile). Considérez des aspects tels que le profilage utilisateur, les enchères en temps réel, la gestion de l'inventaire publicitaire et la scalabilité pour gérer des millions d'utilisateurs et de requêtes publicitaires par seconde.En anglais :Design a system to serve personalized ad recommendations to users across different platforms (web, mobile app). Consider aspects like user profiling, real-time bidding, ad inventory management, and scalability to handle millions of users and ad requests per second. - 5
Type · architecture
Concevez un pipeline de données pour collecter, traiter et analyser les données d'engagement utilisateur (clics, vues, temps passé) provenant de divers canaux publicitaires. Le pipeline doit prendre en charge le reporting quasi en temps réel pour les gestionnaires de campagne et le traitement par lots pour l'analyse des tendances à long terme.En anglais :Design a data pipeline to collect, process, and analyze user engagement data (clicks, views, time spent) from various advertising channels. The pipeline should support near real-time reporting for campaign managers and batch processing for long-term trend analysis. - + 1 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)
Onsite Coding- Coding Onsite
4- 6
Type · algorithmic
Vous disposez d'un flux d'événements d'impression publicitaire, chacun avec un identifiant utilisateur et un horodatage. Concevez un système pour détecter la « fraude publicitaire » en identifiant les utilisateurs qui génèrent un nombre anormalement élevé d'impressions dans une fenêtre de temps très courte (par exemple, plus de 100 impressions en 1 minute). Discutez de la manière dont vous géreriez la nature du flux de données et les cas limites potentiels.En anglais :You are given a stream of ad impression events, each with a user ID and a timestamp. Design a system to detect 'ad fraud' by identifying users who generate an unusually high number of impressions within a very short time window (e.g., more than 100 impressions in 1 minute). Discuss how you would handle the streaming nature of the data and potential edge cases. - 7
Type · code-quality
Refactorez l'extrait de code Python suivant, utilisé pour calculer le coût effectif par mille (eCPM) pour les placements publicitaires, afin d'améliorer sa lisibilité, sa maintenabilité et sa robustesse. Portez une attention particulière à la dénomination des variables, à la gestion des erreurs et à la modularité.En anglais :Refactor the following Python code snippet, which is used to calculate the effective cost per mille (eCPM) for ad placements, to improve its readability, maintainability, and robustness. Pay attention to variable naming, error handling, and modularity. - + 2 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)
Behavioral / Leadership- Behavioral / Leadership
6- 8
Type · ownership
Parlez-moi d'une fois où vous avez identifié une dette technique importante ou un goulot d'étranglement de performance dans un système sur lequel vous travailliez. Quelles mesures avez-vous prises pour y remédier et quel a été le résultat ?En anglais :Tell me about a time you identified a significant technical debt or performance bottleneck in a system you were working on. What steps did you take to address it, and what was the outcome? - 9
Type · collaboration
Décrivez une situation où vous avez eu un désaccord technique avec un collègue ou un membre de l'équipe. 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 member. How did you approach the discussion, and what was the resolution? - + 4 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)
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Parcours d'entretien chez Serviceplan Group
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