Gabay sa Panayam para sa Inhinyero ng Software sa Anthropic

Isinasagawa ng Anthropic ang bawat panayam sa Google Meet at maaari itong umangkop sa iba't ibang time zone. Para sa mga teknikal na tungkulin, gumagamit ito ng mga tool para sa live coding gaya ng Colab at CodeSignal. Maaari kang magsangguni ng impormasyon, ngunit dapat kang bihasa sa pangunahing syntax at mga standard library. Hindi pinapayagan ang tulong ng AI sa mga live na panayam maliban kung iba ang ipahiwatig ng Anthropic, dahil nais nitong makita kung paano ka nangangatwiran sa mga problema nang real time.

Ang mga terminong screening, coding, disenyo ng system, behavioral, at onsite ay mga kategorya ng paghahanda rito, hindi mga pangalan ng yugto ng Anthropic. Maghanda ng maikling paglalahad ng iyong karanasan at motibasyon para sa kategoryang screening, praktikal na paglutas ng problema para sa coding, pagsusuri ng mga kompromiso para sa disenyo ng system, katibayan ng pakikipagtulungan at pananagutan para sa behavioral na talakayan, at pare-parehong pagganap sa iba't ibang paksa para sa kategoryang onsite. Inilalarawan ng kategoryang onsite ang lawak ng paghahanda, hindi ang pisikal na lokasyon.

Bilang pangkalahatang pagsasanay para sa panayam ng Inhinyero ng Software, maghanda sa mga sumusunod na bahagi ng pagtataya:

• Mga data structure at algorithm: Linawin ang mga limitasyon, pumili ng angkop na structure, ipaliwanag ang complexity, at subukan ang mga edge case.
• Disenyo ng system: Tukuyin ang mga kinakailangan, ibalangkas ang mga interface at daloy ng data, tukuyin ang mga bottleneck at paraan ng pagkabigo, at ipagtanggol ang mga kompromiso.
• Kalidad ng code at komunikasyon: Sumulat ng madaling basahing code, banggitin ang mga palagay, ipaliwanag ang mga pasya, at gumawa ng maayos na rebisyon kapag may bagong impormasyon.
• Pakikipagtulungan at pananagutan: Magbigay ng mga tiyak na halimbawang naghihiwalay sa iyong ambag mula sa gawain ng team at ipaliwanag ang iyong mga pasya, resulta, at pagninilay.

Sa Anthropic, gumagamit ang mga teknikal na tungkulin ng mga tool para sa live coding, samantalang usapan ang anyo ng mga di-teknikal na panayam at tinatalakay ng mga ito ang karanasan at motibasyon, na may oras para sa mga tanong ng kandidato. Dapat pagsamahin sa pangkalahatang paghahanda para sa Inhinyero ng Software ang praktikal na kahusayan sa coding at malinaw na pagpapaliwanag ng iyong karanasan, motibasyon, at pagpapasiya.

Sinasabi ng Anthropic na humigit-kumulang kalahati ng teknikal na kawani nito ay walang dating karanasan sa ML, samantalang humigit-kumulang kalahati ay may mga PhD. Ipinapakita ng saklaw na iyon ang magkakaibang pinagmulan ng mga kawani, hindi ang iisang profile ng kandidato. Maglahad ng tuwirang katibayan ng sarili mong mga kalakasan sa engineering sa halip na subukang tularan ang isang landas sa edukasyon.

Nagkakaiba-iba ang mga tool at patakaran sa AI sa bawat kumpanya. Para sa Anthropic, magsanay gamit ang mga nakasaad na tool para sa live coding at nang walang tulong ng AI maliban kung tahasan kang sabihan ng iba.

Hindi inilalathala ng Anthropic kung gaano katagal ang proseso. Maaari itong umangkop sa iba't ibang time zone, kaya direktang ipaalam ang iyong mga pangangailangan sa iskedyul.

Sa paghahanda para sa Inhinyero ng Software, ang hamon ay ang paglipat-lipat sa mga di-pamilyar na problema sa coding, bukas na mga pasya sa system, talakayan sa kalidad ng code, at mga sagot sa behavioral na tanong na nakabatay sa katibayan. Suriin ang iyong kahandaan batay sa kakayahan mong mangatwiran nang malakas, makabawi sa mga pagkakamali, subukan ang iyong gawa, ipagtanggol ang mga kompromiso, at suportahan ang mga pahayag gamit ang mga konkretong halimbawa.

• Magsanay sa coding nang malakas: Lutasin ang mga problema sa mga data structure at algorithm habang ipinapaliwanag ang mga limitasyon, alternatibo, complexity, at pagsusuri. Gumamit ng Colab o CodeSignal upang maging pamilyar ang kapaligiran.
• Balikan ang mga batayan: I-refresh ang iyong kaalaman sa pangunahing syntax at mga standard library. Pinapayagan ang pagsangguni ng impormasyon, ngunit hindi dapat palitan ng paghahanap ang kahusayan sa mga karaniwang operasyon.
• Magsanay sa disenyo ng system: Mula sa mga kinakailangan, tumungo sa mga interface, modelo ng data, usapin sa scaling, paghawak sa pagkabigo, at malinaw na mga kompromiso.
• Maghanda ng katibayan: Bumuo ng maiikling kuwento tungkol sa pakikipagtulungan, hindi pagkakasundo, pananagutan, mga kabiguan, at pagtupad hanggang matapos. Sabihin kung ano ang personal mong naobserbahan, ipinasiya, at binago.
• Igalang ang mga hangganan sa AI: Ikaw mismo ang sumulat ng unang burador ng iyong aplikasyon, pagkatapos ay gamitin lamang ang Claude para sa pagpapahusay. Kung bibigyan ng pagtatayang gagawin sa bahay, kumpletuhin ito nang walang Claude maliban kung iba ang sabihin ng Anthropic. Huwag gumamit ng AI sa isang live na panayam maliban kung tahasang pinahihintulutan.

Makakatulong ang isang kunwaring panayam upang mapagsanayan mo ang mga kondisyong ito at matukoy kung saan nagiging malabo ang iyong pangangatwiran.