Test Technique Raphaël

Audit Technique - Évaluation des Compétences Algorithmiques

4 min de lecture

Audit Technique - Évaluation des Compétences Algorithmiques

Date d’évaluation : 03 septembre 2025
Candidat : Raphaël
Auditeur : Lead Technique

Synthèse Exécutive

Métriques Générales

  • Exercices proposés : 38
  • Exercices traités : 7
  • Taux de completion : 18.4%
  • Volume de code : ~130 lignes Python
  • Fichiers analysés : 7 modules

Distribution des Résultats par Catégorie

CatégorieProposésComplétésPerformance
STRING1516.7%
ARRAY-OBJECT5480%
OBJECT18211.1%

Évaluation des Compétences Techniques

Compétences Confirmées

Manipulation de Structures de Données Complexes

Domaine : ARRAY-OBJECT
Niveau : Junior confirmé

Implémentations validées :

Points techniques positifs :

  • Utilisation appropriée des list/dict comprehensions
  • Architecture modulaire avec réutilisation de code
  • Typage Python avec module typing

Qualité de Code et Tests

Niveau : Junior confirmé

Observations :

  • Tests unitaires systématiques avec assertions
  • Gestion défensive des types d’entrée
  • Documentation inline des fonctions
  • Validation des cas limites

Compétences En Développement

Traitement de Chaînes de Caractères

Domaine : STRING
Niveau : Débutant
Coverage : 6.7% (1/15)

Implémentation unique : length_string.py - Calcul de longueur sans espaces

Lacunes identifiées :

  • Algorithmes de manipulation textuelle
  • Expressions régulières
  • Transformations de format (camelCase, etc.)
  • Analyse de patterns

Manipulation d’Objets Standards

Domaine : OBJECT
Niveau : Débutant
Coverage : 11.1% (2/18)

Implémentations :

Manques constatés :

  • Fusion et comparaison d’objets
  • Structures imbriquées
  • Validation de schémas

Analyse Technique Détaillée

Architecture et Conception

Forces observées :

# Exemple de code structuré dans transform_values.py
return {key: function(value) for key, value in object.items()}

Approche défensive :

# Gestion des types dans length_string.py
if not isinstance(string, str):
    if isinstance(string, str|int|bool|float):
        string = str(string)
    else:
        return 0

Issues Techniques Identifiées

Bug Critique

Fichier : all_objects_has_property.py
Ligne 5 : Utilisation incorrecte de la variable property au lieu du paramètre key

Code actuel :

if not object_item.get(property):  # ❌ Variable incorrecte

Correction requise :

if not object_item.get(key):       # ✅ Paramètre correct

Incohérences dans la Gestion d’Erreurs

  • Alternance entre try/except et isinstance()
  • Absence de stratégie unifiée de validation

Profil Technique du Candidat

Développeur Junior avec Spécialisation Data

Caractéristiques principales :

  • Affinité marquée pour les structures de données complexes
  • Approche méthodique avec validation systématique
  • Lacunes importantes sur les algorithmes fondamentaux

Points forts techniques :

  • Pensée structurée pour l’organisation de données
  • Intégration des bonnes pratiques (tests, typage)
  • Code modulaire et réutilisable

Zones de vulnérabilité :

  • Coverage algorithmique insuffisante (18.4%)
  • Manipulation textuelle critique (6.7%)
  • Validation insuffisante (bug non détecté)

Recommandations Techniques

Actions Prioritaires (3-4 semaines)

1. Renforcement Algorithmes String

Objectif : Atteindre 60-70% de maîtrise

  • Implémenter les 14 exercices STRING restants
  • Focus : palindromes, transformations de casse, regex
  • Intégrer les patterns d’extraction textuelle

2. Expansion Manipulation Objets

Objectif : Compléter le socle fondamental

  • Traiter les 16 exercices OBJECT manquants
  • Priorité : fusion, comparaison, structures imbriquées
  • Développer la validation de schémas

Amélioration Technique

Correction Immédiate

  • Résoudre le bug dans all_objects_has_property.py
  • Valider tous les modules avec tests d’intégration

Standardisation

  • Unifier la stratégie de gestion d’erreurs
  • Migrer vers un framework de test (pytest)
  • Documenter les comportements en cas d’erreur

Optimisation

  • Analyser la complexité algorithmique
  • Implémenter des solutions optimisées
  • Ajouter des métriques de performance

Évaluation Globale

Niveau Technique Estimé

Junior avec potentiel de progression (Score: 40/100)

Répartition détaillée :

  • Structures de données : 75/100
  • Qualité de code : 70/100
  • Algorithmes fondamentaux : 20/100
  • Coverage technique : 18/100

Potentiel d’Évolution

Bon potentiel avec accompagnement structuré :

  • Capacité d’abstraction démontrée
  • Rigueur dans l’implémentation
  • Approche qualité intégrée

Trajectoire estimée : Niveau intermédiaire atteignable en 6-8 mois avec formation ciblée.

Conclusion et Recommandations RH

Le candidat présente un profil junior avec spécialisation data-oriented. Sa maîtrise des structures complexes (80% sur ARRAY-OBJECT) contraste avec des lacunes critiques en manipulation textuelle (6.7% sur STRING).

Le candidat dispose des fondamentaux techniques et de la rigueur méthodologique nécessaires pour une progression rapide dans un environnement structuré.

Signature numérique: [SHA256_PLACEHOLDER]

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