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Comment réussir l'entretien Shopfully Software Engineer en 2026

Growth · Guide d'entretien Software Engineer

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Langue d'entretien : anglais

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L'ADN Shopfully (TL;DR)

Les métriques d'attribution drive-to-store et la scalabilité du retail media local sont au cœur du processus d'évaluation de Shopfully. Les recruteurs recherchent une justification explicite des compromis lors de l'optimisation de la portée publicitaire pour les grandes chaînes de distribution par rapport à l'engagement des utilisateurs sur l'application DoveConviene.En anglais :Drive-to-store attribution metrics and local retail media scalability sit at the core of Shopfully's evaluation process. Interviewers look for explicit trade-off justification when optimizing ad reach for major retail chains against consumer app engagement on DoveConviene.

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 Shopfully

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
Problèmes niveau LeetCode-hard, raisonnement sur les défauts, clarté du code, edge cases.En anglais :LeetCode-hard problems, reasoning about defects, 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 Shopfully, évitez ces pièges classiques :

Utiliser des modèles trop complexes qui sont trop lents à diffuser en temps réel.En anglais :Using overly complex models that are too slow to serve in real-time.
Proposer une solution qui nécessite de parcourir l'ensemble des données pour chaque requête.En anglais :Proposing a solution that requires scanning the entire dataset for each query.
Donner une réponse générique qui ne concerne pas spécifiquement Shopfully ou l'industrie de la technologie publicitaire.En anglais :Giving a generic answer not specific to Shopfully or the ad tech industry.
Ne pas tenir compte des cas limites tels que les propriétés manquantes dans les segments d'utilisateurs ou les cibles de campagne.En anglais :Not considering edge cases like missing properties in user segments or campaign targets.

Testez-vous : vraies questions Shopfully

Trois prompts réels extraits de notre base.

Type · algorithmic

Implémentez une fonction qui prend une liste de segments d'utilisateurs (définis par un ensemble de propriétés comme 'âge', 'localisation', 'device_type') et une liste de campagnes publicitaires (chacune avec des critères de ciblage). La fonction doit retourner pour quelles campagnes un utilisateur donné serait éligible. Supposez que les segments et les critères de ciblage sont représentés sous forme de dictionnaires ou d'objets JSON.En anglais :Implement a function that takes a list of user segments (defined by a set of properties like 'age', 'location', 'device_type') and a list of ad campaigns (each with targeting criteria). The function should return which campaigns a given user would be eligible for. Assume segments and targeting criteria are represented as dictionaries or JSON objects.

Type · debugging

Un tableau de bord affichant les utilisateurs actifs quotidiens (DAU) pour différentes campagnes publicitaires a soudainement commencé à afficher des chiffres incorrects et fluctuants. Le service backend agrège les données de plusieurs sources. Comment aborderiez-vous le débogage de ce problème ?En anglais :A dashboard displaying daily active users (DAU) for different ad campaigns has suddenly started showing incorrect, fluctuating numbers. The backend service aggregates data from multiple sources. How would you approach debugging this issue?

Type · system-design

Concevez un moteur de recommandation pour suggérer des publicités pertinentes aux utilisateurs en fonction de leur historique de navigation, de leurs données démographiques et de leur contexte. Tenez compte des sources de données, des types de modèles et de la latence de diffusion.En anglais :Design a recommendation engine for suggesting relevant ads to users based on their browsing history, demographics, and context. Consider data sources, model types, and serving latency.

+ encore des questions, signaux et exemples corrigés

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Banque de questions Shopfully

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

9 questions affichées sur 12

Recruiter Screen- Entretien recruteur

1
Type · motivation
Qu'est-ce qui vous intéresse à travailler chez Shopfully, en particulier au sein de nos équipes publicitaires et de croissance ?En anglais :What interests you about working at Shopfully, specifically within our advertising and growth teams?

Coding Screen- Coding Screen

2
Type · algorithmic
Étant donné un flux d'événements d'impressions publicitaires d'utilisateurs (horodatage, user_id, ad_id, click_flag), concevez un algorithme pour calculer le taux de clics (CTR) pour chaque publicité en temps quasi réel. Tenez compte des contraintes de mémoire et du potentiel de volume élevé.En anglais :Given a stream of user ad impression events (timestamp, user_id, ad_id, click_flag), design an algorithm to calculate the click-through rate (CTR) for each ad in near real-time. Consider memory constraints and potential for high volume.
3
Type · algorithmic
Implémentez une fonction qui prend une liste de segments d'utilisateurs (définis par un ensemble de propriétés comme 'âge', 'localisation', 'device_type') et une liste de campagnes publicitaires (chacune avec des critères de ciblage). La fonction doit retourner pour quelles campagnes un utilisateur donné serait éligible. Supposez que les segments et les critères de ciblage sont représentés sous forme de dictionnaires ou d'objets JSON.En anglais :Implement a function that takes a list of user segments (defined by a set of properties like 'age', 'location', 'device_type') and a list of ad campaigns (each with targeting criteria). The function should return which campaigns a given user would be eligible for. Assume segments and targeting criteria are represented as dictionaries or JSON objects.
+ 1 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)

System Design- System Design

4
Type · system-design
Concevez un système pour détecter et prévenir la fraude publicitaire (par exemple, fermes à clics, trafic de bots) en temps réel pour un réseau publicitaire à haut volume. Tenez compte de l'ingestion des données, de l'extraction des caractéristiques, de la diffusion des modèles et de l'actionnement.En anglais :Design a system to detect and prevent ad fraud (e.g., click farms, bot traffic) in real-time for a high-volume ad network. Consider data ingestion, feature extraction, model serving, and actioning.
5
Type · system-design
Concevez un framework de test A/B pour évaluer de nouvelles créations publicitaires ou de nouvelles stratégies de ciblage sur la plateforme de Shopfully. Le système doit gérer la répartition du trafic, la collecte des métriques et l'analyse des résultats.En anglais :Design an A/B testing framework for evaluating new ad creatives or targeting strategies on Shopfully's platform. The system should handle traffic splitting, metric collection, and result analysis.
+ 1 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)

Onsite Coding- Coding Onsite

6
Type · algorithmic
On vous donne un grand ensemble de données d'interactions utilisateur avec des publicités (vue, clic, conversion). Concevez une structure de données et un algorithme pour répondre efficacement à des requêtes telles que : 'Quel est le taux de conversion de la publicité X parmi les utilisateurs qui ont cliqué sur la publicité Y au cours des dernières 24 heures ?'En anglais :You are given a large dataset of user interactions with ads (view, click, conversion). Design a data structure and algorithm to efficiently answer queries like: 'What is the conversion rate for ad X among users who clicked on ad Y within the last 24 hours?'
7
Type · algorithmic
Implémentez un limiteur de débit pour les requêtes API vers le point de terminaison de diffusion publicitaire de Shopfully. Le limiteur doit garantir que pas plus de N requêtes par utilisateur ne sont autorisées dans une fenêtre de T secondes. Tenez compte des systèmes distribués si le service s'étend sur plusieurs machines.En anglais :Implement a rate limiter for API requests to Shopfully's ad serving endpoint. The limiter should ensure that no more than N requests per user are allowed within a T second window. Consider distributed systems if the service scales across multiple machines.

Behavioral / Leadership- Behavioral / Leadership

8
Type · behavioral
Parlez-moi d'une fois où vous avez dû prendre une décision technique importante avec des informations incomplètes. Comment l'avez-vous abordée et quel a été le résultat ?En anglais :Tell me about a time you had to make a significant technical decision with incomplete information. How did you approach it, and what was the outcome?
9
Type · behavioral
Décrivez un bug complexe que vous avez rencontré dans un système de production lié à la diffusion publicitaire ou au suivi des utilisateurs. Expliquez-moi comment vous l'avez identifié, diagnostiqué et résolu.En anglais :Describe a complex bug you encountered in a production system related to ad delivery or user tracking. Walk me through how you identified, diagnosed, and resolved it.
+ 1 autres questions dans ce round (inscription pour débloquer)

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Sans carte bancaire. Chaque question avec son framework, les signaux évalués par les recruteurs et une réponse modèle pour chacune.

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Questions fréquentes

Combien de temps prend le process d'entretien Shopfully ?

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 Shopfully ?

Trois priorités : (1) l'ADN Shopfully 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 Shopfully ?

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.

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