Top questions et réponses d’entretien Databricks pour 2026

Le processus d’entretien Databricks

Avant d’entrer dans le détail des questions, il est utile de connaître le déroulé type d’un entretien. D’après mon expérience et les retours des candidats en 2026, un entretien Databricks pour des postes d’ingénierie et data comporte généralement cinq à six étapes sur quatre à sept semaines.

Le processus varie selon les entreprises, mais préparez-vous aux étapes suivantes :

Les questions ci-dessous correspondent à l’entretien technique et aux épreuves onsite. La préparation comportementale dépasse le cadre de ce guide, mais le guide des certifications Databricks donne une bonne idée de la profondeur de plateforme attendue par les intervieweurs.

Questions de base sur Databricks

Au niveau débutant, les questions portent sur les fondamentaux de Databricks, y compris les tâches élémentaires comme l’exécution de notebooks et l’utilisation des outils essentiels de la plateforme. Vous y serez confronté si vous avez une expérience limitée de Databricks ou si l’intervieweur n’est pas certain de votre niveau. 

Voici quelques thématiques clés susceptibles d’être abordées. Lisez aussi notre Tutoriel Databricks : 7 notions indispensables pour compléter votre préparation.

• Vue d’ensemble de haut niveau de Databricks : vous devez pouvoir expliquer ce qu’est Databricks et comment il s’insère dans une plateforme data moderne. 
• Fonctionnalités et utilisateurs clés : espaces de travail collaboratifs, notebooks, moteur Spark optimisé, gestion des données batch et en streaming.
• Cas d’usage simples : fournir des exemples concrets d’utilisation par des clients, avec un aperçu de l’architecture de base.

Si le streaming est un concept nouveau pour vous, je vous recommande notre cours Streaming Concepts pour renforcer vos connaissances. 

1. Qu’est-ce que Databricks et quelles en sont les fonctionnalités clés ?

Databricks est une plateforme d’analytique de données reconnue pour ses notebooks collaboratifs, son moteur Spark et ses data lakes, notamment Delta Lake qui prend en charge les transactions ACID. Databricks s’intègre bien sûr à diverses sources de données et outils de BI et offre de solides fonctionnalités de sécurité.

2. Expliquez l’architecture de base de Databricks.

L’architecture de base se décompose en cinq éléments.

• Le Databricks Runtime regroupe Spark et d’autres composants exécutés sur un cluster.
• Les clusters sont les ressources de calcul qui exécutent notebooks et jobs.
• Les notebooks combinent code, visualisations et texte dans un document interactif.
• Le workspace organise notebooks, bibliothèques et expérimentations.
• Le Databricks File System (DBFS) fournit un système de fichiers distribué rattaché aux clusters.

3. Comment créer et exécuter un notebook dans Databricks ?

Accédez d’abord à l’espace de travail Databricks où vous souhaitez créer votre notebook. Cliquez sur « Create » puis « Notebook ». Donnez-lui un nom et choisissez la langue par défaut (Python, Scala, SQL ou R). Attachez ensuite le notebook à un cluster. Pour l’exécuter, saisissez ou collez votre code dans une cellule puis cliquez sur « Run ».

Questions intermédiaires sur Databricks

Ces questions arrivent une fois votre connaissance de base établie. Elles sont plus techniques et évaluent votre compréhension de composants spécifiques de la plateforme et de leur configuration. Au niveau intermédiaire, vous devez montrer que vous savez gérer les ressources, configurer des clusters et mettre en place des workflows de traitement de données. 

Elles s’appuient sur vos bases et sur votre compréhension des éléments suivants de la plateforme : 

• Gestion des clusters : savoir configurer et administrer des clusters, choisir les types d’instances, activer l’auto-scaling et gérer les autorisations. 
• Spark sur Databricks : être à l’aise avec Apache Spark dans Databricks : DataFrames, Spark SQL et Spark MLlib pour le machine learning. Vous pouvez aussi approfondir avec notre guide Questions d’entretien PySpark. 
• Suivi des ressources : savoir utiliser l’interface Databricks et la Spark UI pour suivre l’usage des ressources et les performances des jobs, et identifier les goulets d’étranglement. 

Si le traitement de grands volumes et le calcul distribué sont nouveaux pour vous, je vous recommande le parcours de compétences Big Data with PySpark, qui présente PySpark, l’interface de Spark en Python. 

4. Comment configurer et gérer des clusters ?

Pour créer un cluster, allez dans le workspace Databricks et cliquez sur « Clusters ». Puis « Create Cluster ». Configurez le mode de cluster, les types d’instances, la version du Databricks Runtime, etc. Cliquez sur « Create Cluster ». Pour la gestion, vous pouvez suivre l’usage des ressources, configurer l’auto-scaling, installer des bibliothèques et gérer les permissions via l’interface Clusters ou l’API REST Databricks.

5. Expliquez l’usage de Spark dans Databricks.

Databricks s’appuie sur Apache Spark comme moteur principal. Spark y traite des données à grande échelle avec les RDD et DataFrames, exécute des modèles de machine learning via MLlib, gère le streaming avec Spark Structured Streaming et permet des requêtes SQL avec Spark SQL. 

6. Qu’est-ce qu’un pipeline de données et comment en créer un ?

Un pipeline de données est une suite d’étapes de traitement. Dans Databricks, vous commencez par écrire des scripts ETL dans des notebooks. Vous orchestrez et automatisez ensuite ces workflows avec Databricks Jobs. Pour un stockage fiable et performant, Delta Lake est un bon choix — consultez notre introduction à Delta Lake pour une piqûre de rappel. Databricks se connecte à de nombreuses sources et cibles via des connecteurs natifs.

7. Comment surveiller et gérer les ressources dans Databricks ?

Databricks offre trois options principales. D’abord, l’interface Databricks pour suivre les performances des clusters, l’exécution des jobs et l’utilisation des ressources. Ensuite, la Spark UI, qui détaille l’exécution des jobs (stages, tasks). Enfin, pour l’automatisation, l’API REST Databricks permet de gérer clusters et jobs par programmation.

8. Décrivez les options de stockage de données disponibles dans Databricks. 

Plusieurs options existent. Le Databricks File System pour stocker et gérer des fichiers. Delta Lake, couche de stockage open source qui ajoute des transactions ACID à Apache Spark pour plus de fiabilité. L’intégration avec les stockages cloud comme AWS S3, Azure Blob Storage et Google Cloud Storage. Et la connexion à des bases externes, relationnelles ou NoSQL, via JDBC.

Questions avancées sur Databricks

Les utilisateurs avancés de Databricks sont attendus sur l’optimisation des performances, la création de workflows évolués et la mise en œuvre d’analyses et de modèles de machine learning complexes. En général, ces questions sont posées pour des postes seniors ou avec une forte composante DevOps. Si vous ciblez de tels rôles et souhaitez renforcer cet aspect, notre cours DevOps Concepts est une excellente ressource. Consultez aussi nos questions d’entretien Data Architect, nos 20 meilleures questions Spark et notre comparatif Databricks vs Snowflake.

Ces questions s’appuient sur vos connaissances de base et intermédiaires ainsi que sur votre pratique. 

• Optimisation des performances : réglage des configurations Spark, mise en cache, partitionnement approprié, optimisation des jointures et des shuffles. 
• Machine learning : entraînement de modèles avec TensorFlow ou PyTorch. Maîtrise de MLflow pour le suivi des expériences, la gestion et le déploiement des modèles, afin d’assurer reproductibilité et passage à l’échelle.
• Pipelines CI/CD : intégration de Databricks avec le contrôle de version, les tests automatisés et les outils de déploiement. Utilisation de Databricks CLI ou de l’API REST pour automatiser l’intégration et la livraison continues.

Si l’IA et le machine learning dans Databricks sont nouveaux pour vous, je vous recommande ce tutoriel : A Comprehensive Guide to Databricks Lakehouse AI For Data Scientists. Jetez aussi un œil à nos cours Introduction to TensorFlow in Python et Intermediate Deep Learning with PyTorch pour compléter votre travail sur Databricks.

9. Quelles stratégies utilisez-vous pour optimiser les performances ?

J’exploite Spark SQL pour un traitement efficace, je mets en cache les données à bon escient pour éviter les recalculs, j’ajuste les configurations Spark (mémoire des executors, partitions de shuffle), et j’optimise jointures et shuffles via un partitionnement adapté. L’usage de Delta Lake aide aussi au stockage et à l’accès tout en bénéficiant des transactions ACID.

10. Comment mettre en place des pipelines CI/CD dans Databricks ?

Plusieurs étapes : utiliser un système de versioning comme Git pour gérer le code, automatiser les tests avec Databricks Jobs et les planifier, intégrer des outils comme Azure DevOps ou GitHub Actions pour automatiser le pipeline de déploiement, et utiliser Databricks CLI ou l’API REST pour déployer et administrer jobs et clusters.

11. Comment gérer des analyses complexes dans Databricks ?

Spark SQL et les DataFrames prennent en charge les requêtes et transformations avancées. Pour le machine learning et l’analyse statistique, la bibliothèque MLlib couvre l’essentiel. Les outils tiers d’analytique se connectent en JDBC ou ODBC. Pour la visualisation interactive, les notebooks Databricks prennent en charge Matplotlib, Seaborn et Plotly.

12. Comment déployez-vous des modèles de machine learning ?

Le schéma est clair : entraîner le modèle avec TensorFlow, PyTorch ou Scikit-Learn ; suivre les expériences, gérer et versionner les modèles avec MLflow pour garantir la reproductibilité ; exposer le modèle en API REST via MLflow ; automatiser la réévaluation et la ré‑entraînement avec Databricks Jobs selon un planning.

Questions Databricks pour les postes de Data Engineer

Les Data Engineers conçoivent et construisent des systèmes data, analytiques et IA fiables à grande échelle, gèrent les pipelines et garantissent la qualité des données. L’accent est mis sur la conception et la construction de systèmes, la gestion des pipelines et l’assurance qualité. 

Pour des postes de Data Engineer orientés Databricks, vous devez bien maîtriser les sujets suivants : 

• Architecture de pipelines de données : concevoir des architectures ETL robustes et maintenables, capables de traiter des volumes croissants, de se remettre des pannes, en s’appuyant sur des fonctionnalités comme Delta Lake.
• Traitement en temps réel : utiliser Spark Structured Streaming pour ingérer et traiter les données quasi en temps réel. Concevoir des applications tolérantes aux pannes, capables de traiter les événements en quelques secondes.
• Sécurité des données : mettre en œuvre chiffrement, contrôles d’accès et audit. Connaître l’intégration de Databricks aux mécanismes de sécurité des clouds et les bonnes pratiques pour sécuriser les données au repos et en transit.

13. Comment concevez-vous des pipelines de données ?

Généralement, j’ingère les données depuis différentes sources via les connecteurs et API Databricks, je transforme avec des opérations Spark et DataFrame, puis je charge vers la destination (Delta Lake ou bases externes). J’automatise l’ensemble avec Databricks Jobs et workflows, et je surveille la qualité via des outils intégrés et des validations sur mesure.

14. Quelles sont les bonnes pratiques ETL dans Databricks ?

Utiliser Delta Lake pour un stockage fiable et scalable avec transactions ACID. Écrire un code modulaire et réutilisable dans les notebooks. Planifier et gérer les jobs avec Databricks Jobs. Surveiller avec Spark UI et autres outils, et assurer la qualité via des contrôles de validation et une gestion robuste des erreurs.

15. Comment gérez-vous le traitement des données en temps réel ?

Avec Spark Structured Streaming pour traiter les flux entrants, en intégrant des sources comme Kafka, Event Hubs ou Kinesis. J’écris des requêtes streaming pour les transformations et agrégations en ligne. Delta Lake est clé pour des lectures/écritures rapides. Je surveille et administre les jobs de streaming via Databricks Jobs et la Spark UI.

16. Comment garantissez-vous la sécurité des données ?

J’applique des contrôles d’accès basés sur les rôles, chiffre les données au repos et en transit grâce au chiffrement natif de Databricks, mets en place des mesures réseau (VPC/VNet) avec un contrôle d’accès strict. J’utilise les journaux d’audit Databricks pour suivre accès et usages. Enfin, j’aligne le tout avec les politiques de gouvernance via Unity Catalog — pour aller plus loin, lisez notre guide Unity Catalog.

Questions Databricks pour les postes de Software Engineer

Les software engineers travaillant avec Databricks développent et déploient des applications, et les intègrent aux services Databricks. 

Pour ce type de poste, maîtrisez les sujets suivants :

• Développement d’applications : développement dans des notebooks ou des IDE externes, utilisation de Databricks Connect pour le local, déploiement avec Databricks Jobs. 
• Intégration de données : intégration de Databricks avec d’autres sources et applications via APIs et connecteurs. Maîtrise des REST APIs, connecteurs JDBC/ODBC et autres outils d’intégration.
• Débogage : utilisation de la Spark UI, des logs et de tests interactifs dans les notebooks. Journalisation détaillée et monitoring pour diagnostiquer et résoudre efficacement les problèmes.

Si vous débutez en développement d’applications et souhaitez progresser, consultez notre Complete Databricks Dolly Tutorial for Building Applications, qui vous guide pas à pas pour créer une application avec Dolly. 

17. Comment intégrer Databricks à d’autres sources via des APIs ?

Commencez par l’API REST Databricks pour accéder programmatiquement aux ressources Databricks. Connectez-vous aussi aux bases externes via JDBC ou ODBC. Pour l’orchestration et l’intégration à plus grande échelle, Azure Data Factory ou AWS Glue sont très utiles. Vous pouvez développer des workflows d’ingestion et d’intégration sur mesure en Python, Scala ou Java.

18. Comment développez-vous et déployez-vous des applications sur Databricks ?

Ma démarche : écrire le code dans des notebooks Databricks ou un IDE externe ; utiliser Databricks Connect pour le développement et les tests locaux ; empaqueter et déployer via Databricks Jobs ; automatiser le déploiement avec l’API REST ou la CLI ; surveiller les performances et diagnostiquer via Spark UI et les logs.

19. Quelles sont les bonnes pratiques d’optimisation des performances ?

Ajuster les configurations Spark selon la charge. Privilégier DataFrames et Spark SQL pour un traitement efficace. Mettre en cache les données fréquemment utilisées pour réduire le temps de calcul. Partitionner les données pour équilibrer la charge sur les clusters. Surveiller en continu les jobs et traquer les goulots d’étranglement.

20. Comment déboguer des applications Databricks ?

Je commence par la Spark UI pour identifier les stages ou tasks en échec. Les logs Databricks fournissent messages d’erreur et stack traces pour ce que l’UI n’expose pas. J’utilise aussi des cellules de notebook pour des tests ciblés, et je veille à instrumenter le code avec une journalisation suffisante pour tracer les pannes à l’exécution.

Questions avancées Databricks pour 2026

La plateforme Databricks a beaucoup évolué depuis 2024. Trois sujets reviennent désormais systématiquement dans les entretiens avancés :

• Unity Catalog pour la gouvernance
• L’architecture Medallion pour l’organisation des données
• Delta Live Tables pour la gestion déclarative des pipelines.

Si vous postulez à un poste senior en 2026, attendez-vous à au moins une question sur ce thème.

21. Qu’est-ce que Unity Catalog et pourquoi est-ce important dans un environnement Databricks moderne ?

Unity Catalog est la couche centralisée de gouvernance de Databricks pour tous les actifs data et IA. Il remplace l’ancien Hive Metastore et fournit des contrôles d’accès fins jusqu’à la ligne et la colonne, le partage de données inter‑workspaces, la traçabilité automatique (lineage) et un journal d’audit unifié.

En pratique, Unity Catalog permet à une équipe plateforme de gérer des politiques d’accès pour des centaines de workspaces depuis une interface unique — ce que l’ancien Hive Metastore par workspace ne permettait pas.

22. Expliquez l’architecture Medallion et quand l’utiliser.

L’architecture Medallion est un modèle d’organisation des données qui superpose des tables Delta Lake en trois zones :

• Bronze (données brutes ingérées, inchangées)
• Silver (données nettoyées et conformées)
• Gold (données agrégées, prêtes pour le business)

On l’emploie lorsqu’un audit trail fiable est nécessaire — Bronze conserve la source telle qu’arrivée. Silver gère la déduplication, l’application de schéma et les jointures. Gold alimente les outils de BI et les features ML. La plupart des environnements Databricks en production que j’ai vus suivent ce modèle, car il rend les problèmes de qualité traçables et re‑traitables sans repartir de zéro.

23. Qu’est-ce que Delta Live Tables (DLT) et en quoi cela diffère-t-il des Jobs Databricks standards ?

Delta Live Tables est un cadre déclaratif pour construire des pipelines dans Databricks. Au lieu d’écrire du code impératif Spark qui lit la table A et écrit la table B, vous définissez ce que doit contenir chaque table en SQL ou Python, et DLT détermine l’ordre d’exécution, gère les dépendances et les relances automatiquement. Par rapport aux Jobs standards, DLT fournit des règles de qualité intégrées (via la contrainte EXPECT), une traçabilité de pipeline automatique et une gestion simplifiée des erreurs. DLT est particulièrement utile pour les pipelines de type Medallion où les transformations Bronze→Silver→Gold bénéficient d’une gestion déclarative des dépendances.

24. Qu’est-ce que le moteur Photon et quand améliore-t-il les performances ?

Photon est le moteur de requêtes vectoriel natif de Databricks, écrit en C++. Intégré au Databricks Runtime, il accélère les charges SQL et DataFrame en traitant les données par blocs colonnaires plutôt que ligne par ligne. Il est le plus efficace sur les requêtes lourdes en scans, agrégations et jointures sur de grandes tables Parquet ou Delta — typiques des tableaux de bord BI et de l’ingénierie de features. Il n’améliore pas les charges très orientées Python ou basées sur des UDF personnalisées, qui s’exécutent toujours sur la JVM.

25. Pourquoi choisir Databricks plutôt que Snowflake (ou inversement) ?

Databricks est en tête sur l’open source (Spark, Delta, MLflow), les charges IA/ML et le modèle Lakehouse pour données structurées et non structurées. Snowflake excelle pour l’analytique SQL‑first, le partage de données multi‑cloud et la simplicité pour les équipes BI.

Cette question sert à évaluer votre compréhension du positionnement stratégique des plateformes, au‑delà de la technique. Pour un comparatif détaillé, consultez notre article Databricks vs Snowflake.

Dernières réflexions 

J’espère que ce guide vous sera utile pour préparer votre entretien Databricks. Rien ne remplace une préparation rigoureuse et de la pratique, c’est pourquoi je recommande vivement les cours de DataCamp Databricks Concepts et Introduction to Databricks, qui vous donneront les clés pour comprendre et présenter Databricks de manière convaincante. Je vous conseille aussi de vous familiariser avec la documentation Databricks. Lire la doc est toujours une bonne idée.

Enfin, écoutez l’épisode du podcast DataFramed sur le chemin de l’entretien, et apprenez du CTO de Databricks : How Databricks is Transforming Data Warehousing and AI. Rester à jour auprès des leaders du secteur est essentiel, car tout évolue vite.

Bonne chance !