Panayam sa Data Engineer ng Anthropic: Proseso at Paghahanda

May imbitasyon ka sa panayam mula sa Anthropic at gusto mong malaman kung ano ang laman ng bawat yugto at ano ang mga patakaran. Pinaghihiwalay ng seksyong ito ang mga inihayag ng Anthropic tungkol sa mga panayam nito at ang karaniwang gawi para sa mga posisyon sa data engineering. Una ang mga patakaran, dahil ito ang humuhubog sa kung paano ka dapat maghanda.

Naglalathala ang Anthropic ng gabay sa panayam na umiiral sa lahat ng posisyon sa halip na hiwalay na proseso para sa bawat isa. Ito ang inihahayag nito:

• Aplikasyon. Dapat isulat ng mga kandidato ang unang draft ng kanilang aplikasyon at maaaring gumamit ng Claude para pagandahin ito.
• Format. Lahat ng panayam ay idinaraos sa Google Meet, at kayang tumanggap ng Anthropic ng iba't ibang time zone.
• Live coding. Para sa mga teknikal na posisyon, gumagamit ang Anthropic ng mga live coding tool tulad ng Colab at CodeSignal. Maaaring magsaliksik ang mga kandidato ngunit dapat komportable sila sa pangunahing syntax at mga karaniwang library.
• Take-home na pagsusuri. Ginagawa ang mga ito nang walang Claude maliban kung iba ang ipinahiwatig ng Anthropic.
• Tulong ng AI sa mga live na panayam. Walang pinapayagan maliban kung iba ang nakasaad, dahil nais ng Anthropic na makita kung paano nag-iisip ang mga kandidato sa paglutas ng mga problema nang real time.

Hindi naglalathala ang Anthropic ng sunud-sunod na yugto para sa mga data engineer: walang pangalan ng mga round, walang bilang ng mga panayam, walang takdang pagkakasunod-sunod. Itanong sa recruiter mo kung anong mga larangan ang saklaw ng bawat usapan, anong coding tool ang gamit sa bawat sesyon, at kung bahagi ba ng proseso mo ang take-home.

Para sa pagpaplano, ang mga yugto sa ibaba ay mga pangkalahatang kategorya ng paghahanda para sa mga posisyon sa data engineering, hindi mga pangalan ng round ng Anthropic:

• Usapan kasama ang recruiter. Ang iyong background, motibasyon, ang team, at ang iskedyul.
• Teknikal na screen. Karaniwang SQL at Python sa isang live coding environment, madalas na may mga tanong tungkol sa pipeline na pinatakbo mo na.
• Usapan kasama ang manager. Ang mga sistemang pinamahalaan mo, kung paano mo hinarap ang mga pagkabigo, at kung paano ka nakikipagtulungan sa mga gumagamit ng iyong data.
• Mas malalim na teknikal na panayam. Data modeling, disenyo ng pipeline at sistema, at mas mahirap na SQL.
• Mga usapang pang-asal at motibasyon. Kung paano ka nakikipagtrabaho sa iba at kung bakit mo gusto ang partikular na gawaing ito.

Inilalarawan ng mga post sa Reddit at Glassdoor ang kani-kanilang proseso. May ilang salaysay ng mga kandidato na naglalarawan ng mga tanong sa SQL na nagsisimula sa pagdidisenyo ng sarili mong schema sa halip na pag-query sa ibinigay na schema. Ituring ang bawat post bilang karanasan ng isang kandidato sa isang team, hindi bilang paraan ng pag-iinterview ng Anthropic sa bawat data engineer.

Ang pinakamalinaw na pahayag ng Anthropic tungkol sa pagsusuri ay ang dahilan nito kung bakit hindi pinapayagan ang tulong ng AI sa mga live na panayam: nais nitong makita kung paano nag-iisip ang mga kandidato sa paglutas ng mga problema nang real time. Para sa isang data engineer, ginagawa nitong pagsubok ng nakikitang pangangatwiran ang bawat teknikal na tanong. Ang mga larangan sa ibaba ay karaniwang gawi para sa posisyon, at ang mga halimbawang tanong sa pahinang ito ay mga pagsasanay, hindi mga tanong na kinumpirma ng Anthropic na itinatanong nito.

• SQL at disenyo ng schema. Mga join na hindi nagpaparami ng mga row, window function, deduplication, at mga sunod-sunod o session sa event data. Maging handang magdisenyo ng mga table bago mag-query at ipaliwanag ang grain ng bawat isa.
• Python para sa data. Pag-parse, pag-transform, at pag-aggregate ng mga record gamit ang malinaw na code. Dahil hinihingi ng Anthropic ang pagiging komportable sa pangunahing syntax at mga karaniwang library, magsanay lutasin ang mga problema gamit lang ang standard library, kung sakaling hindi bahagi ng ehersisyo ang mga nakasanayan mong package.
• Data modeling. Fact laban sa dimension, mga attribute na nagbabago sa paglipas ng panahon, at mga table na kayang i-query ng mga analyst at mananaliksik nang walang patibong.
• Disenyo ng pipeline at sistema. Batch laban sa streaming, idempotent na pagsulat, backfill, huling dumating na data, pagbabago ng schema, at mga pagsusuri sa kalidad ng data, na may mga kasunod na tanong na nagbabago ng mga requirement sa gitna.
• Pagpapasya sa asal. Pananagutan sa mga pagkabigo, di-pagkakasundo sa mga depinisyon ng metric, at mga kompromiso sa pagitan ng bilis at kawastuhan.
• Motibasyon. Bakit ang kompanyang ito at ang ganitong uri ng gawaing data. Mas mabigat ang tiyak na sagot na nakaugnay sa gawaing nagawa mo na kaysa pangkalahatang sigla.

Hindi mo kailangang ipakilala ang sarili bilang espesyalista sa machine learning. Sinasabi ng Anthropic na humigit-kumulang kalahati ng mga teknikal nitong kawani ay walang naunang karanasan sa ML, kaya mas nakatutulong sa isang data engineer ang matibay na pundasyon sa data kaysa bokabularyo ng ML na hindi niya maipagtatanggol sa mga kasunod na tanong. Tingnan pa rin ang job posting, dahil maaaring humingi pa rin ng kaugnay na karanasan ang isang partikular na team. Mas maraming pagsasanay na hinati ayon sa kasanayan ay nasa mga question bank.

Hindi naglalathala ang Anthropic ng pagkakaiba ayon sa posisyon, kaya ang paghahambing ng mga posisyon sa ibaba ay karaniwang gawi sa data engineering.

• Kumpara sa software engineering. Mas kaunting diin sa mga palaisipan sa algorithm, mas marami sa SQL, data modeling, at pagiging maaasahan ng pipeline. Nakatuon ang mga tanong sa disenyo sa kung paano gumagalaw, dumarating, at itinatama ang data, hindi sa mga serbisyong tumutugon sa mga request.
• Kumpara sa data science. Mas kaunting estadistika at disenyo ng eksperimento, mas marami sa pagbuo ng mga table na inaasahan ng mga analyst at mananaliksik. Maaari ka pa ring tanungin kung paano binibigyang-depinisyon ang isang metric, dahil kadalasang pag-aari ng data engineer ang table sa likod nito.
• Kumpara sa analytics engineering. Malabo ang hangganan. Ang mga posisyon sa analytics ay nakahilig sa modeling at SQL para sa pag-uulat; ang mga posisyon ng data engineer ay mas malalim sa ingestion, distributed processing, at imprastraktura.

Kumpara sa ibang kompanya, binabago ng ilang inihayag na patakaran ng Anthropic kung paano ka maghahanda. Tahasan ang patakaran nito sa AI: walang tulong ng AI sa mga live na panayam at walang Claude sa mga take-home maliban kung iba ang sabihin ng Anthropic. Pinapayagan ang pagsasaliksik habang nagla-live coding, kaya ang pagsubok ay hindi gaanong tungkol sa kabisadong syntax at mas tungkol sa kung paano ka nangangatwiran at kung gaano kabilis mo nahahanap ang kailangan mo. At lahat ng panayam ay idinaraos sa Google Meet, kaya walang onsite na araw na paglalaanan ng biyahe. Ang mga gabay kung paano binubuo ng ibang kompanya ang kanilang proseso ay nasa ilalim ng mga panayam sa kompanya.

Hindi naglalathala ang Anthropic ng timeline para sa pag-hire ng data engineer. Nakadepende ang iskedyul sa team, sa antas mo, at sa availability ng mga interviewer; sinasabi ng Anthropic na kaya nitong tumanggap ng iba't ibang time zone, na nakatutulong kung nagpapa-interview ka mula sa labas ng rehiyon ng team. Ang recruiter mo ang dapat tanungin kung ilang usapan ang aasahan at gaano katagal karaniwang lumalabas ang desisyon.

Mas madaling ilarawan ang hirap nang kwalitatibo. Ang pagkakataong magsaliksik ay nag-aalis ng ilang presyon na kabisaduhin ang syntax, ngunit itinataas nito ang pamantayan sa iba: ang interviewer na pumapayag na tumingin ka sa dokumentasyon ay nagmamasid kung paano ka nangangatwiran, hindi kung natatandaan mo ang signature ng isang function. Kung walang tulong ng AI, ikaw mismo ang bumubuo ng pamamaraan, ng code, at ng mga pagsusuri, nang malakas na sinasabi.

Ang mahirap para sa karamihan ng mga kandidato ay ang lalim sa mga kasunod na tanong. Magdidisenyo ka ng pipeline, tapos magdaragdag ang interviewer ng huling dumating na data, tapos pagbabago ng schema, tapos itatanong kung paano mo malalamang mali ang output. Mas mahusay na nahaharap ng mga kandidatong nagpatakbo ng mga pipeline sa production ang ganitong pagbabago kaysa sa mga nagbuo lang ng mga ito.

Dapat asahan ng mga senior na kandidato ang mas mabigat na diin sa paghuhusga: pagpili kung ano ang hindi dapat buuin, pagpapaliwanag ng kompromiso sa isang hindi-teknikal na katuwang, at pag-amin sa nakaraang pagkakamali.

Buuin ang paghahanda sa paligid ng mga kondisyong inihayag ng Anthropic, dahil ang pagsasanay sa ibang kondisyon ay nagsasanay ng maling mga gawi.

• Magsanay nang walang AI. Gawin ang bawat pagsasanay na problema nang walang assistant, dahil walang pinapayagan sa mga live na panayam maliban kung iba ang nakasaad. Ayos lang ang pagtingin sa dokumentasyon; hindi ang mga sagot na binuo ng AI.
• Magsanay sa magkakahawig na tool. Gumamit ng notebook na nasa browser at online na coding editor para pamilyar ang kapaligiran. Panatilihing nasa dulo ng daliri ang pangunahing syntax at standard library, at magsanay na mabilis makahanap ng sagot sa opisyal na dokumentasyon.
• SQL, schema muna. Sa bawat pagsasanay na problema, idisenyo ang mga table bago isulat ang query, at sabihin nang malakas ang grain ng bawat resulta bago ito patakbuhin.
• Modeling at mga pipeline. Gumuhit ng pipeline para sa domain na kilala mo, tapos subukin ang tibay nito: muling pagpapatakbo pagkatapos ng bahagyang pagkabigo, backfill, huling batch, pinalitang pangalan ng column.
• Mag-isip nang malakas. I-record ang sarili habang nilulutas ang isang problema at pakinggan ang mga tahimik na bahagi. Ang pangangatwiran nang real time ang sinasabi ng Anthropic na nais nitong makita.
• Take-home, kung itatalaga. Tapusin ito nang walang Claude maliban kung iba ang sabihin. Magdagdag ng mga test, maikling README na may mga palagay mo, at malinaw na paghawak sa maling input.
• Asal at motibasyon. Maghanda ng isang pagkabigo ng pipeline na pinanagutan mo, isang di-pagkakasundo tungkol sa depinisyon ng metric, at isang tiyak na dahilan kung bakit ka interesado sa gawaing ito.

Isipin ang isang data engineer na ilang taon nang gumagawa ng mga warehouse table na laging bukas ang AI assistant sa editor. Bago ang screen, pinapatay niya ito sa bawat sesyon ng pagsasanay at nilulutas ang mga problema sa SQL at Python gamit lang ang dokumentasyon, na isinasalaysay ang bawat hakbang. Mabagal ang pakiramdam ng mga unang sesyon, ngunit pagdating ng panayam ay nakapag-iisip na siya nang malakas nang hindi naghihintay ng mungkahi.

Nasa pagsasanay ang mga kasangkapan sa pagsasanay. Hinahayaan ka ng pahina ng mock interview ng SubcueAI na isagawa nang malakas ang mga tanong sa data engineering nang maaga; sa mismong live na panayam, sundin ang patakaran ng Anthropic na walang tulong ng AI maliban kung iba ang nakasaad.