SELECT, jointures, agrégations, fenêtres, CTE, sous-requêtes, index, plans d'exécution.
Avant de démarrer, on fait un test technique de 1 min — micro, bruit, connexion. Si ton matériel ne convient pas, le test est remboursé intégralement.
Prouve en 15 minutes que tu maîtrises vraiment SQL — des jointures complexes aux plans d'exécution — avec un oral IA qui va bien au-delà de ton profil LinkedIn.
Le badge SQL de Plume évalue ta capacité à écrire, optimiser et expliquer des requêtes SQL dans des contextes métier réels. L'oral de 15 minutes, mené par une IA vocale, explore ton rapport aux SELECT avancés, aux jointures multi-tables, aux agrégations, aux fonctions de fenêtrage (ROW_NUMBER, LAG, SUM OVER PARTITION BY), aux CTE récursives, aux sous-requêtes corrélées et à l'analyse des plans d'exécution avec EXPLAIN ANALYZE. Ce n'est pas un QCM : l'IA te demande de raconter des situations concrètes, de justifier tes choix de jointure, de raisonner sur les index et de situer SQL dans ton workflow data global.
Ce qui différencie ce badge d'une simple compétence auto-déclarée, c'est la preuve par l'oral. N'importe qui peut cocher "SQL" sur LinkedIn — toi tu auras un score de 0 à 100, un niveau certifié (Novice / Confirmé / Avancé / Expert), un rapport détaillé rédigé par Claude Opus et un lien public vers ton résultat. Les recruteurs et managers data peuvent ainsi comparer des candidats sur une base objective, sans faire passer des tests techniques chronophages.
Ce badge s'adresse aux data analysts, data engineers, BI developers et backend developers qui utilisent SQL au quotidien — sur PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, DuckDB ou tout autre moteur — et qui veulent valoriser cette expertise de façon crédible. Il est aussi pertinent pour les profils en reconversion data qui veulent prouver leur niveau avant un entretien, ou pour les freelances qui souhaitent rassurer leurs clients sur leur rigueur technique.
Voici les dimensions concrètes que l'IA examine pendant les 15 minutes d'oral.
Capacité à écrire des INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER JOIN et des jointures auto-référentielles sur 4 à 5 tables, en expliquant les cardinalités et les risques de duplication de lignes.
Maîtrise de ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LAG, LEAD, FIRST_VALUE et des agrégations glissantes avec SUM OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) pour remplacer des sous-requêtes ou des GROUP BY imbriqués.
Utilisation des Common Table Expressions (WITH ... AS) pour structurer des requêtes complexes, lisibilité vs performance, et distinction entre sous-requêtes corrélées et non corrélées.
Lecture des plans d'exécution EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE, identification des Seq Scan coûteux, choix entre index B-tree, GIN ou composite, et réécriture de requêtes pour réduire le coût estimé.
Utilisation de GROUP BY, HAVING, GROUPING SETS, ROLLUP et CUBE pour produire des rapports multi-dimensionnels, et gestion des valeurs NULL dans les agrégats.
Positionnement de SQL dans un pipeline dbt, un DAG Airflow ou un outil BI comme Looker ou Metabase : où placer la logique de transformation, comment versionner les modèles SQL.
Savoir reconnaître quand SQL n'est plus le bon outil et passer à pandas, PySpark ou un moteur vectoriel, avec des exemples concrets de cas limites rencontrés en production.
Connaissance des moteurs comme DuckDB, BigQuery et Snowflake, des extensions de syntaxe (MERGE, CTE récursives, QUALIFY), et des implications sur les stratégies de partitionnement et de clustering.
L'évaluation finale est faite par Claude (Anthropic) qui relit la transcription complète et applique cette grille de critères pondérés.
Les requêtes et concepts évoqués sont syntaxiquement corrects et sémantiquement adaptés au contexte métier décrit. Le candidat ne confond pas JOIN et UNION, HAVING et WHERE, ou index clustered et non-clustered.
Capacité à diagnostiquer une requête lente via EXPLAIN ANALYZE, à choisir le bon type d'index, à éviter les N+1 queries et à anticiper les effets de volume sur les temps de réponse.
Le candidat articule sa démarche de façon logique, avec des exemples concrets tirés de son expérience. Les termes techniques sont utilisés avec précision et définis si nécessaire.
Utilisation appropriée des fonctions de fenêtrage, CTE récursives, sous-requêtes corrélées et opérateurs ensemblistes (INTERSECT, EXCEPT) dans des contextes pertinents.
Connaissance des moteurs SQL modernes (BigQuery, Snowflake, DuckDB), capacité à situer SQL dans un stack data complet et à justifier quand basculer vers d'autres outils.
Une session Plume tient en environ 20 minutes, du test technique à la délivrance du badge.
Avant le début de l'oral, Plume vérifie ton micro et ta connexion. Pas de compte à créer, pas de téléchargement : l'exam se passe directement dans le navigateur.
L'IA t'invite à te présenter rapidement et à décrire la requête SQL la plus complexe que tu aies écrite récemment — le contexte métier, les tables impliquées, les choix techniques que tu as faits.
L'IA creuse sur 3 à 5 thèmes : optimisation de requêtes lentes, fonctions de fenêtrage vs GROUP BY, lecture de plans d'exécution, intégration dans un pipeline dbt ou Airflow, limites de SQL face à PySpark. Les questions s'adaptent à tes réponses en temps réel.
L'IA te demande comment tu vois l'évolution du SQL dans ton domaine — moteurs columnar, DuckDB, SQL-on-everything — et te laisse ajouter un élément que tu n'as pas eu l'occasion d'aborder.
Claude Opus lit la transcription complète et génère ton score (0-100), ton niveau certifié et un rapport qualitatif détaillé. Ton badge est partageable immédiatement via une URL publique.
Le score sur 100 se traduit en un niveau lisible d'un coup d'œil par un recruteur.
Tu écris des SELECT simples avec des filtres WHERE et quelques JOIN, mais tu peines sur les agrégations GROUP BY avec HAVING, les sous-requêtes ou la lecture d'un plan d'exécution. Tu travailles principalement sur des bases mono-table ou des datasets de petite taille.
Tu combines JOIN, GROUP BY et sous-requêtes sans effort, tu commences à utiliser les CTE pour clarifier tes requêtes, et tu sais créer un index simple. Tu identifies les requêtes lentes mais tu délègues l'optimisation à quelqu'un d'autre ou à la documentation.
Tu exploites les fonctions de fenêtrage (ROW_NUMBER, LAG, SUM OVER PARTITION BY), tu lis les plans EXPLAIN ANALYZE pour choisir tes index, tu structures des pipelines SQL dans dbt et tu sais quand SQL cède la place à PySpark ou à pandas.
Tu optimises des requêtes critiques sur des tables de plusieurs milliards de lignes, tu maîtrises le partitionnement, le clustering et les matérialized views sur BigQuery ou Snowflake, tu contribues aux standards SQL de ton équipe et tu sais concevoir les modèles de données en pensant à la requêtabilité future.
Pas besoin d'années d'expérience ou de diplôme pour passer le badge. Voici les profils pour qui il fait sens.
Tu passes tes journées dans PostgreSQL, BigQuery ou Redshift et tu veux prouver que ton SQL va bien au-delà des SELECT basiques — notamment aux recruteurs qui ne font pas passer de test technique.
Tu construis des pipelines avec dbt ou Spark SQL et tu veux valoriser ta capacité à écrire des requêtes performantes, à concevoir des modèles et à diagnostiquer les goulots d'étranglement en production.
Tu développes des modèles Looker, Metabase ou Power BI et tu veux certifier que ta maîtrise du SQL sous-jacent est solide, des agrégations aux CTE, en passant par l'optimisation des rapports.
Tu as appris SQL via une formation ou en autodidacte et tu veux objectiver ton niveau avant un entretien ou une mission freelance, sans passer par un test chronophage imposé par chaque recruteur.
Tu écris des requêtes complexes dans ton ORM ou directement en SQL brut, et tu veux montrer que tu peux parler performance, index et plans d'exécution au même niveau qu'un spécialiste data.
Où et comment ton badge SQL va te servir au quotidien.
Tu postes ton badge sur ton profil LinkedIn avant un entretien chez une scale-up. Le recruteur clique sur le lien, voit ton score de 78/100 (niveau Avancé) et comprend immédiatement que tu peux gérer des requêtes complexes — sans test technique en plus.
Un client hésite entre deux freelances. Tu partages ton badge SQL Plume dans ta proposition commerciale. Le rapport détaillé montre ta maîtrise des CTE, des fenêtres et de BigQuery, ce qui fait la différence face à un concurrent sans preuve.
Tu vises un poste de data lead dans ton entreprise. Ton badge Expert SQL appuie ta candidature interne avec un score objectif, complémentaire à ton bilan de compétences et à tes projets passés.
À la fin d'une formation data de 3 mois, tu passes le badge pour valider ton niveau réel avant de postuler. Le score te donne un feedback concret sur ce que tu dois encore travailler — optimisation, index, plans d'exécution.
Tu ajoutes le lien vers ton badge SQL dans ton portfolio GitHub aux côtés de tes modèles dbt. Les visiteurs peuvent vérifier en un clic que ta maîtrise du SQL déclaratif et des tests de données est certifiée indépendamment.
Une équipe data reçoit 80 candidatures pour un poste d'analyste. En demandant le badge Plume SQL comme prérequis, elle réduit le temps de screening de 60 % et concentre les entretiens humains sur les profils Avancé et Expert.
Quelques minutes pour vérifier que tu as bien tout ce qu'il faut.
À la fin de ta session, tu ne reçois pas juste un score : voici tout ce qui t'attend.
Tu reçois un score de 0 à 100 et un niveau (Novice, Confirmé, Avancé, Expert) qui reflète précisément ta maîtrise du SQL — des jointures basiques aux plans d'exécution sur des moteurs comme BigQuery ou Snowflake.
Claude Opus rédige un rapport de plusieurs paragraphes qui commente tes points forts (ex. : gestion des CTE, raisonnement sur les index) et tes axes de progression, spécifiques à ta performance pendant l'oral.
L'audio de ton oral est conservé de façon sécurisée et accessible uniquement par toi. Tu peux le réécouter pour préparer ton prochain entretien ou identifier les hésitations sur des thèmes précis.
Un lien public unique te permet de partager ton badge SQL sur LinkedIn, dans un CV, une proposition commerciale ou un portfolio GitHub — lisible en un coup d'oeil par n'importe quel recruteur ou client.
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