Proseso ng Interview sa OpenAI, Yugto-yugto

Gusto mo ng stage list, at ang tapat na bersyon ay may babala. Ibinibigay ng seksyong ito ang pattern na pinaka-konsistenteng iniuulat ng mga kandidato, kasama ang dahilan kung bakit dapat mong kumpirmahin ito sa halip na basta paniwalaan. Mabilis lumago ang OpenAI, at ang mga hiring loop na mabilis lumago ay madalas na binabago.

• Recruiter screen. Role, team, level, at kung ano ang gagawin mo. Itanong dito kung anong mga round ang naka-iskedyul para sa iyo.
• Technical screen. Praktikal na coding sa isang gumaganang environment, na mas nakatuon sa paggawa ng bagay na talagang gumagana.
• Take-home o scoped project. Iniuulat para sa maraming engineering role, karaniwang ilang oras lang na may kasamang nakasulat na summary.
• Onsite round. Halo-halong coding, system o ML design, at pagrepaso sa take-home na may follow-up na tanong.
• Research discussion. Para sa research role, malalim na pagsusuri sa dating trabaho mo sa halip na design prompt.
• Usapan tungkol sa mission at values. Bakit ang trabahong ito, at paano mo iniisip ang responsableng pag-deploy ng makapangyarihang system.

Ituring ito bilang mapa, hindi iskedyul. Sinasaklaw ng company interview processes hub ang mga loop na mas matagal nang matatag kung gusto mo ng kaibahan.

Ang inuulat na diin ay nasa mga task na kahawig ng aktwal na trabaho: pagsusulat ng code na tumatakbo, pagbabasa ng hindi pamilyar na interface, at paggawa ng bagay na functional sa loob ng takdang oras. Binabago nito kung paano ka dapat maghanda. Hindi gaanong mahalaga ang bilis sa pag-alala ng textbook algorithm kaysa sa kaluwagan sa sarili mong environment, kaginhawaan sa pagbabasa ng dokumentasyon nang walang paghahanda, at kahandaang mag-test habang gumagawa sa halip na sa dulo lang.

Binabago rin nito ang halaga ng katahimikan. Sa isang praktikal na round, kaunti lang ang masusukat ng interviewer na hindi naririnig ang pangangatwiran mo hanggang sa tumakbo ang code. Ang pagsasabi kung ano ang susubukan mo, at kung bakit, ay hindi filler. Ito ang karamihan ng signal.

Isang machine learning engineer na lumipat mula sa infrastructure job ang gumugol ng isang buwan sa algorithm drill bago ang screen ng OpenAI, pagkatapos ay nahirapan sa isang take-home na kadalasang naghingi sa kanya na ikonekta ang isang hindi pamilyar na API at ipagtanggol ang design sa pamamagitan ng sulat. Hindi nasayang ang mga drill, pero mali ang skill na na-sample nila. Ang pagsasanay sa paliwanag nang malakas, na may pagputol, ang layunin ng practice mode ng mock interview.

Tunay na ebalwasyon ang round na ito, at ang mga kandidatong itinuturing itong basta kwentuhan ay nagbibigay ng mahinang sagot. Hindi mo kailangan ng position paper. Kailangan mo ng tiyak, tapat na paliwanag kung bakit mo gustong gawin ang trabahong ito at kung paano mo iniisip ang mga kahihinatnan ng iyong ginagawa.

• Magkaroon ng tiyak na dahilan. Mas mabuti ang isang tiyak na problemang gusto mong solusyunan kaysa sa pangkalahatang sigla sa larangan.
• Magdala ng totoong tradeoff na ginawa mo. Isang pagkakataong pinabagal mo ang isang launch, nagdagdag ng guardrail, o kumontra sa isang desisyon sa pag-ship.
• Basahin ang mga nailathalang materyales. Ang kakayahang makipag-usap tungkol sa mga sariling ipinahayag na posisyon ng kompanya ay ang baseline, hindi bonus.
• Maging tapat tungkol sa kawalang-katiyakan. Mas maganda ang pagsasabi kung ano ang hindi mo alam kaysa sa isinanay na kumpiyansa na hindi mo kayang ipagtanggol sa follow-up.

Iisa ang panuntunang gumagana rito tulad ng lahat ng dako sa loop: ang sagot na minsan mong nasabi nang malakas ay kapansin-pansing mas mahusay kaysa sa sagot na iniisip mo lamang.

Simple ang paghahanda. Ang pagsasanay sa research walkthrough, pag-drill ng follow-up sa take-home, at pagsasanay ng usapan tungkol sa mission ay ordinaryong pag-aaral, at ang paggawa nito nang malakas ang bahaging kadalasang nililiktaan ng mga kandidato.

Ang live assistance sa panahon ng interview ay mas makitid na tanong na nakadepende sa round. Iba ang isang usapang video call at ang isang screen-shared na coding exercise, at may sariling malinaw na patakaran karaniwan ang take-home tungkol sa kung anong mga tool ang maaari mong gamitin. Basahin ang mga patakarang iyon; iyon ang tunay na sagot para sa round na iyon, hindi kung ano ang sinasabi ng isang vendor.

Naghahatid ang SubcueAI ng dalawang live assist surface, isang native na macOS at Windows desktop app at isang browser extension side panel para sa mga tawag sa browser tab, at wala sa mga ito ang sumasali sa call bilang meeting bot o nag-i-inject ng anuman sa meeting page. Wala sa mga ito ang nakaliligtas sa isang shared screen, isang na-record na round, o isang machine na pinamamahalaan ng kompanya. Malinaw na nakasulat ang mga limitasyong iyon sa detectability hub.