Συνέντευξη Data Engineer στην OpenAI: διαδικασία και προετοιμασία

Έχεις λάβει email από recruiter της OpenAI και θέλεις να μάθεις τι ακολουθεί πριν συμφωνήσεις σε πρόγραμμα. Αυτή η ενότητα παρουσιάζει όσα δηλώνει η ίδια η OpenAI για τη διαδικασία της και έπειτα τα στάδια που περιλαμβάνει συνήθως ένας κύκλος συνεντεύξεων data engineering. Θεώρησε τα δημοσιευμένα στοιχεία σταθερά σημεία και όλα τα υπόλοιπα προετοιμασία.

Η OpenAI δημοσιεύει έναν γενικό οδηγό συνέντευξης και όχι ανάλυση ανά ρόλο, και δεν δημοσιεύει ξεχωριστό κύκλο για data engineers. Όσα δηλώνει ισχύουν για το σύνολο των προσλήψεών της:

• Έλεγχος βιογραφικού. Η ομάδα προσλήψεων χρειάζεται συνήθως μία εβδομάδα για να εξετάσει ένα βιογραφικό και να απαντήσει.
• Αποφάσεις μετά από κάθε στάδιο. Οι υποψήφιοι μαθαίνουν μέσα σε μία εβδομάδα μετά από κάθε στάδιο αν προχωρούν.
• Τελικές συνεντεύξεις. Οι υποψήφιοι περνούν συνήθως 4-6 ώρες σε τελικές συνεντεύξεις με 4-6 άτομα σε 1-2 ημέρες.
• Μορφή. Οι συνεντεύξεις γίνονται εξ ορισμού εξ αποστάσεως και οι υποψήφιοι μπορούν να επιλέξουν να έρθουν στο γραφείο του Σαν Φρανσίσκο.
• Τελική απόφαση. Οι υποψήφιοι πρέπει να περιμένουν απάντηση μέσα σε μία εβδομάδα από τις τελικές συνεντεύξεις.

Η OpenAI δεν δημοσιεύει πόσες συνεντεύξεις προηγούνται των τελικών για έναν data engineer, πώς ονομάζονται ούτε με ποια σειρά γίνονται. Ο recruiter σου είναι η αξιόπιστη πηγή γι' αυτό, γι' αυτό ρώτα ποιους τομείς καλύπτει κάθε συζήτηση και αν κάποιο μέρος επιτρέπει εργαλεία AI.

Για τον προγραμματισμό, τα παρακάτω στάδια είναι γενικές κατηγορίες προετοιμασίας για ρόλους data engineering σε μεγάλες τεχνολογικές εταιρείες και όχι οι ονομασίες των γύρων της OpenAI:

• Συζήτηση με τον recruiter. Υπόβαθρο, κίνητρο, η ομάδα και υλικοτεχνικά θέματα, όπως εξ αποστάσεως ή δια ζώσης τελικές συνεντεύξεις.
• Τεχνικός έλεγχος. Συνήθως SQL και λίγος προγραμματισμός, συχνά με ερωτήσεις για ένα pipeline που έχεις τρέξει στην παραγωγή.
• Συζήτηση με τον υπεύθυνο πρόσληψης. Τα συστήματα που έχεις φτιάξει, η κλίμακα και η ακαταστασία των δεδομένων που χειρίστηκες και οι συμβιβασμοί που έκανες.
• Τελικές συνεντεύξεις. Πιο εις βάθος προγραμματισμός, μοντελοποίηση δεδομένων, σχεδιασμός pipeline ή συστήματος και συζητήσεις συμπεριφοράς, κατανεμημένες στα 4-6 άτομα που περιγράφει η OpenAI.

Αναρτήσεις στο Reddit, το Glassdoor και παρόμοια φόρουμ περιγράφουν μεμονωμένους κύκλους αναλυτικά. Καθεμία αντανακλά έναν υποψήφιο, σε μία ομάδα, σε μία συγκεκριμένη χρονική στιγμή, γι' αυτό χρησιμοποίησέ τες για να δεις το εύρος των θεμάτων και όχι ως πρόγραμμα.

Για τις συνεντεύξεις μηχανικών, η OpenAI λέει ότι γενικά αναζητά καλά σχεδιασμένες λύσεις, κώδικα υψηλής ποιότητας, βέλτιστη απόδοση και καλή κάλυψη με τεστ. Αυτά τα κριτήρια είναι γραμμένα για μηχανικούς γενικά, αλλά αντιστοιχούν στενά στη δουλειά με δεδομένα. Οι ενδεικτικές ερωτήσεις σε αυτή τη σελίδα είναι ασκήσεις εξάσκησης και όχι ερωτήσεις που η OpenAI έχει επιβεβαιώσει ότι κάνει.

• Καλά σχεδιασμένες λύσεις: μοντελοποίηση και σχεδιασμός pipeline. Επιλογή της λεπτομέρειας (grain) ενός πίνακα, διαχωρισμός γεγονότων από διαστάσεις, επιλογή μεταξύ batch και streaming και σχεδιασμός για backfills, καθυστερημένα δεδομένα και αλλαγές σχήματος. Ένας σχεδιασμός που αντέχει αλλαγμένες απαιτήσεις φαίνεται καλός· ένας που ταιριάζει μόνο στην αρχική εκφώνηση όχι.
• Κώδικας υψηλής ποιότητας: Python και SQL που θα έβγαζες σε παραγωγή. Καθαρά ονόματα, μικρές συναρτήσεις, ρητός χειρισμός τιμών null και ελαττωματικών εγγραφών και joins που μπορείς να δικαιολογήσεις. Οι συνεντευκτές συνήθως ενδιαφέρονται αν μπορείς να εξηγήσεις γιατί ένα ερώτημα είναι σωστό και όχι μόνο αν εκτελείται.
• Βέλτιστη απόδοση: κόστος και κλίμακα. Διαμέριση, αποφυγή πλήρων σαρώσεων, μείωση των shuffles σε κατανεμημένες εργασίες και γνώση του πότε μια προσεγγιστική απάντηση είναι αποδεκτή. Πες πού βρίσκεται το σημείο συμφόρησης πριν προτείνεις διόρθωση.
• Καλή κάλυψη με τεστ: η ποιότητα δεδομένων ως έλεγχος. Για έναν data engineer αυτό σημαίνει unit tests για τους μετασχηματισμούς και ελέγχους στα ίδια τα δεδομένα: πλήθος γραμμών σε σχέση με τις προσδοκίες, μοναδικά κλειδιά, φρεσκάδα και ειδοποιήσεις όταν μια πηγή αλλάζει μορφή.
• Κρίση στη συμπεριφορά. Ευθύνη για την αποτυχία ενός pipeline, διαφωνίες για ορισμούς μετρικών και πώς αποφάσισες τι να μην φτιάξεις.

Η OpenAI δηλώνει επίσης ότι οι προσδοκίες για το AI και άλλα εργαλεία διαφέρουν ανά συνέντευξη. Ορισμένες μορφές τα επιτρέπουν σκόπιμα και άλλες έχουν σχεδιαστεί για να αξιολογούν την ανεξάρτητη επίλυση προβλημάτων χωρίς εργαλεία AI. Σε μορφή με βοήθεια, η δεξιότητα που φαίνεται είναι πώς κατευθύνεις, ελέγχεις και διορθώνεις το αποτέλεσμα του εργαλείου· σε μορφή χωρίς βοήθεια, γράφεις μόνος σου το SQL και τον κώδικα. Ακολούθησε τους κανόνες που θέτει κάθε συνεντευκτής και ρώτα όταν δεν είναι σαφείς. Περισσότερες ασκήσεις ομαδοποιημένες ανά δεξιότητα υπάρχουν στις τράπεζες ερωτήσεων.

Η OpenAI δεν δημοσιεύει διαφορές ανά ρόλο, επομένως η σύγκριση παρακάτω αφορά τη γενική πρακτική στο data engineering και όχι δήλωση για τους άλλους κύκλους της OpenAI.

• Σε σύγκριση με το software engineering. Λιγότερο βάρος σε γρίφους αλγορίθμων και περισσότερο σε SQL, μοντελοποίηση δεδομένων και αξιοπιστία pipeline. Οι ερωτήσεις σχεδιασμού επικεντρώνονται στο πώς κινούνται, φτάνουν και διορθώνονται τα δεδομένα και όχι σε υπηρεσίες που εξυπηρετούν αιτήματα. Τα κριτήρια μηχανικής που αναφέρει η OpenAI εξακολουθούν να ισχύουν, άρα η ποιότητα κώδικα και τα τεστ μετρούν όσο σε οποιονδήποτε κύκλο μηχανικών.
• Σε σύγκριση με το data science. Λιγότερη στατιστική και σχεδιασμός πειραμάτων, περισσότερη δουλειά στη δημιουργία των πινάκων από τους οποίους εξαρτώνται αναλυτές και ερευνητές. Μπορεί να σε ρωτήσουν και πώς ορίζεται μια μετρική, επειδή ο data engineer συχνά έχει την ευθύνη του πίνακα πίσω της.
• Σε σύγκριση με το analytics engineering. Η γραμμή είναι θολή. Οι ρόλοι analytics κλίνουν συνήθως προς μοντελοποίηση και SQL για αναφορές, ενώ οι ρόλοι data engineer εμβαθύνουν σε ingestion, κατανεμημένη επεξεργασία και υποδομή.

Σε σύγκριση με άλλες μεγάλες εταιρείες, η δημοσιευμένη διαδικασία της OpenAI έχει χαρακτηριστικά που αξίζει να λάβεις υπόψη. Οι τελικές συνεντεύξεις συγκεντρώνονται σε 1-2 ημέρες, οπότε η αντοχή μετράει: η τελευταία συζήτηση της ημέρας εξετάζεται το ίδιο αυστηρά με την πρώτη. Η πολιτική για τα εργαλεία αλλάζει ανά συνέντευξη, γι' αυτό ρώτα πριν από κάθε συνεδρία αντί να υποθέτεις. Και η δέσμευση για απάντηση μέσα σε μία εβδομάδα μετά από κάθε στάδιο σου επιτρέπει να προγραμματίσεις άλλες συνεντεύξεις και προσφορές με μεγαλύτερη βεβαιότητα. Οδηγοί για το πώς δομούν τους κύκλους τους άλλες εταιρείες υπάρχουν στις συνεντεύξεις εταιρειών.

Η OpenAI δημοσιεύει ορισμένα στοιχεία χρονισμού, αλλά όχι πλήρες χρονοδιάγραμμα. Η ομάδα προσλήψεων απαντά συνήθως σε ένα βιογραφικό μέσα σε μία εβδομάδα, οι υποψήφιοι ενημερώνονται μέσα σε μία εβδομάδα μετά από κάθε στάδιο και η τελική απόφαση έρχεται συνήθως μέσα σε μία εβδομάδα από τις τελικές συνεντεύξεις. Οι ίδιες οι τελικές συνεντεύξεις διαρκούν συνήθως 4-6 ώρες με 4-6 άτομα σε 1-2 ημέρες.

Αυτό που η OpenAI δεν δημοσιεύει είναι από πόσα στάδια περνά ένας data engineer πριν από τις τελικές, επομένως η συνολική διάρκεια μιας διαδικασίας δεν μπορεί να υπολογιστεί μόνο από τον οδηγό. Ρώτα τον recruiter σου πόσες συζητήσεις να περιμένεις και προγραμμάτισε την περίοδο προειδοποίησης και τις άλλες συνεντεύξεις σου με βάση την απάντηση.

Η δυσκολία περιγράφεται ευκολότερα ποιοτικά. Κάθε στάδιο λειτουργεί ως φίλτρο, αφού μαθαίνεις μετά από κάθε ένα αν προχωράς, οπότε ένας αδύναμος έλεγχος τερματίζει τη διαδικασία πριν ξεκινήσει οποιαδήποτε συζήτηση σχεδιασμού. Το δυσκολότερο για τους περισσότερους υποψηφίους είναι το βάθος στις συμπληρωματικές ερωτήσεις: σκιαγραφείς ένα pipeline και ο συνεντευκτής προσθέτει γεγονότα που φτάνουν αργά, αλλαγή σχήματος σε μια πηγή ανάντη και μια ερώτηση για το πώς θα καταλάβαινες ότι το αποτέλεσμα είναι λάθος. Οι υποψήφιοι που έχουν λειτουργήσει pipelines στην παραγωγή αντιμετωπίζουν συνήθως καλύτερα αυτή την εξέλιξη από όσους τα έχουν μόνο χτίσει.

Οι ανώτεροι υποψήφιοι πρέπει να περιμένουν μεγαλύτερο βάρος στην κρίση: τι να μην φτιάξουν, πώς να εξηγήσουν έναν συμβιβασμό σε έναν ερευνητή ή συνεργάτη προϊόντος και πώς χειρίστηκαν ένα λάθος που ανέλαβαν.

Χτίσε την προετοιμασία γύρω από τα κριτήρια που αναφέρει η OpenAI για τις συνεντεύξεις μηχανικών και πρόσθεσε έπειτα το ζήτημα των εργαλείων και την πλευρά της συμπεριφοράς.

• Καλά σχεδιασμένες λύσεις. Διάλεξε έναν τομέα που γνωρίζεις, όπως logs γεγονότων ή μέτρηση χρήσης, και σκιαγράφησε τους πίνακες, τη λεπτομέρειά τους και το pipeline που τους γεμίζει. Μετά δοκίμασε τον σχεδιασμό σε πίεση: επανεκτέλεση μετά από μερική αποτυχία, backfill, καθυστερημένα δεδομένα, μετονομασμένη στήλη.
• Κώδικας υψηλής ποιότητας. Γράψε μετασχηματισμούς σε Python πάνω σε ακατάστατες, φωλιασμένες εγγραφές και κράτα τους ευανάγνωστους. Εξασκήσου σε window functions, αποδιπλασιασμό και sessionization σε SQL μέχρι να μπορείς να τα γράφεις χωρίς αναφορά και δήλωνε τη λεπτομέρεια κάθε αποτελέσματος πριν το εκτελέσεις.
• Βέλτιστη απόδοση. Για κάθε σχεδιασμό, όρισε το ακριβό βήμα και πώς θα το έκανες φθηνότερο, π.χ. με partition pruning, αυξητική επεξεργασία ή προσυγκέντρωση.
• Καλή κάλυψη με τεστ. Πρόσθεσε τεστ σε κάθε λύση εξάσκησης και περίγραψε τους ελέγχους ποιότητας δεδομένων που θα έτρεχες στην παραγωγή. Η προσθήκη τεστ αυτόβουλα δείχνει τη συνήθεια που περιγράφει το κριτήριο.
• Με και χωρίς εργαλεία AI. Εξασκήσου σε μερικά προβλήματα με βοηθό και σε άλλα χωρίς, ώστε καμία μορφή να μην σε εκπλήξει. Στη μορφή με βοήθεια, πες φωναχτά πώς επαληθεύεις ό,τι παρήγαγε το εργαλείο.
• Αντοχή για τις τελικές συνεντεύξεις. Κάνε πρόβες με διαδοχικές δοκιμαστικές συνεντεύξεις σε μία συνεδρία, αφού οι τελικές συμπυκνώνουν 4-6 ώρες συζητήσεων σε 1-2 ημέρες.
• Ιστορίες συμπεριφοράς. Ετοίμασε μια αποτυχία pipeline που ανέλαβες, μια διαφωνία για τον ορισμό μιας μετρικής και έναν συμβιβασμό που θα έκανες διαφορετικά σήμερα.

Φαντάσου έναν data engineer με εμπειρία κυρίως σε νυχτερινές batch εργασίες σε εταιρεία πληρωμών. Αφιερώνει τις πρώτες συνεδρίες σε window functions της SQL και μετά εξασκείται να εξηγεί πώς θα έκανε ένα backfill ασφαλές για επανεκτέλεση, επειδή εκεί βρίσκονται οι πραγματικές του ιστορίες. Λύνει επίσης μερικά προβλήματα με βοηθό AI και άλλα χωρίς, ώστε η πολιτική εργαλείων μιας συγκεκριμένης συνέντευξης να μην αλλάζει τον τρόπο σκέψης του.

Το τελευταίο βήμα είναι να τα πεις όλα αυτά φωναχτά, επειδή κάθε στάδιο είναι συζήτηση. Η σελίδα δοκιμαστικής συνέντευξης του SubcueAI σου επιτρέπει να εξασκηθείς σε ερωτήσεις data engineering φωναχτά πριν από τον πραγματικό έλεγχο.