Panayam ng Data Engineer sa OpenAI: Proseso at Paghahanda

May email ka mula sa recruiter ng OpenAI at gusto mong malaman ang susunod bago pumayag sa iskedyul. Inilalatag ng seksyong ito kung ano ang sinasabi mismo ng OpenAI tungkol sa proseso nito, at pagkatapos ay ang mga yugtong karaniwang laman ng isang data engineering loop. Ituring na tiyak ang mga nailathalang katotohanan at paghahanda ang iba pa.

Naglalathala ang OpenAI ng pangkalahatang gabay sa panayam sa halip na hiwalay na detalye bawat tungkulin, at hindi ito naglalathala ng hiwalay na loop para sa mga data engineer. Ang sinasabi nito ay umiiral sa lahat ng pag-hire nito:

• Pagsusuri ng résumé. Karaniwang isang linggo ang kailangan ng recruiting team para suriin ang résumé at sumagot.
• Mga desisyon pagkatapos ng bawat yugto. Nalalaman ng mga kandidato sa loob ng isang linggo pagkatapos ng bawat yugto kung nakausad sila.
• Mga huling interview. Karaniwang gumugugol ang mga kandidato ng 4-6 na oras sa mga huling interview kasama ang 4-6 na tao sa loob ng 1-2 araw.
• Format. Virtual bilang default ang mga interview, at maaaring piliin ng mga kandidato na mag-interview nang personal sa opisina sa San Francisco.
• Pinal na desisyon. Dapat asahan ng mga kandidato ang sagot sa loob ng isang linggo pagkatapos ng kanilang mga huling interview.

Hindi inilalathala ng OpenAI kung ilang interview ang nauuna sa huling round para sa isang data engineer, ano ang tawag sa mga ito, o sa anong pagkakasunod-sunod. Ang recruiter mo ang maaasahang pagkukunan nito, kaya itanong kung anong mga larangan ang sasaklawin ng bawat usapan at kung may bahaging pinapayagan ang AI tools.

Para sa pagpaplano, ang mga yugto sa ibaba ay pangkalahatang kategorya ng paghahanda para sa mga tungkulin sa data engineering sa malalaking kompanya ng teknolohiya, hindi mga pangalan ng round ng OpenAI:

• Usapan kasama ang recruiter. Background, motibasyon, ang team, at mga detalye tulad ng virtual o personal na finals.
• Technical screen. Karaniwang SQL at kaunting coding, madalas may mga tanong tungkol sa pipeline na pinatakbo mo sa production.
• Usapan kasama ang hiring manager. Ang mga sistemang binuo mo, ang laki at pagkagulo ng data na hinawakan mo, at ang mga trade-off na pinili mo.
• Mga huling interview. Mas malalim na coding, data modeling, disenyo ng pipeline o sistema, at mga usapang pang-asal, na hinati sa 4-6 na taong inilalarawan ng OpenAI.

Detalyadong inilalarawan ng mga post sa Reddit, Glassdoor at katulad na forum ang mga indibidwal na loop. Sumasalamin ang bawat isa sa isang kandidato sa isang team sa isang tiyak na panahon, kaya gamitin ang mga ito para makita ang saklaw ng mga paksa, hindi bilang iskedyul.

Para sa mga engineering interview, sinasabi ng OpenAI na karaniwan nitong hinahanap ang mahusay na dinisenyong solusyon, mataas na kalidad na code, pinakamainam na performance at mahusay na test coverage. Isinulat ang mga pamantayang ito para sa mga engineer sa pangkalahatan, ngunit malapit itong tumutugma sa trabaho sa data. Ang mga halimbawang tanong sa pahinang ito ay mga pagsasanay, hindi mga tanong na kinumpirma ng OpenAI na itinatanong nito.

• Mahusay na dinisenyong solusyon: modeling at disenyo ng pipeline. Pagpili ng grain ng table, paghihiwalay ng facts at dimensions, pagpapasya sa pagitan ng batch at streaming, at pagpaplano para sa mga backfill, huling dating na data at pagbabago ng schema. Mahusay ang disenyong nakakayanan ang nagbagong requirement; hindi ang disenyong akma lang sa orihinal na prompt.
• Mataas na kalidad na code: Python at SQL na ilalabas mo sa production. Malilinaw na pangalan, maliliit na function, tahasang paghawak sa null at sirang record, at mga join na kaya mong ipagtanggol. Karaniwang mahalaga sa mga interviewer kung maipapaliwanag mo kung bakit tama ang isang query, hindi lang kung tumatakbo ito.
• Pinakamainam na performance: gastos at laki. Partitioning, pag-iwas sa full scan, pagbabawas ng shuffle sa mga distributed job, at pag-alam kung kailan katanggap-tanggap ang tinatayang sagot. Sabihin kung nasaan ang bottleneck bago magmungkahi ng ayos.
• Mahusay na test coverage: kalidad ng data bilang pagsusuri. Para sa data engineer, ibig sabihin nito ay unit test para sa mga transform at mga pagsusuri sa mismong data: bilang ng row laban sa inaasahan, natatanging key, pagiging bago, at alerto kapag nagbago ang hugis ng pinagmulan.
• Pagpapasya sa asal. Pagmamay-ari ng pagkabigo ng pipeline, mga hindi pagkakasundo sa depinisyon ng metric, at kung paano mo napagpasyahan ang hindi dapat buuin.

Sinasabi rin ng OpenAI na nag-iiba ang inaasahan sa AI at iba pang tool depende sa interview. May mga format na sadyang pumapayag dito, at may mga idinisenyo para tasahin ang malayang paglutas ng problema nang walang AI tools. Sa format na may tulong, ang ipinapakita mong kasanayan ay kung paano mo gagabayan, susuriin at itatama ang output ng tool; sa format na wala, ikaw mismo ang gumagawa ng SQL at code. Sundin ang mga patakarang itinakda ng bawat interviewer, at magtanong kapag hindi malinaw. Mas maraming pagsasanay na hinati ayon sa kasanayan ang nasa mga question bank.

Hindi naglalathala ang OpenAI ng pagkakaiba ng bawat tungkulin, kaya ang paghahambing sa ibaba ay pangkalahatang gawi sa data engineering, hindi pahayag tungkol sa ibang loop ng OpenAI.

• Kumpara sa software engineering. Mas kaunting diin sa mga palaisipang algorithm at mas marami sa SQL, data modeling at pagiging maaasahan ng pipeline. Karaniwang umiikot ang mga tanong sa disenyo kung paano gumagalaw, dumadating at itinatama ang data, sa halip na sa mga serbisyong sumasagot sa request. Nananatiling umiiral ang mga pamantayang pang-engineering na binanggit ng OpenAI, kaya kasing-halaga ng sa anumang engineering loop ang kalidad ng code at mga test.
• Kumpara sa data science. Mas kaunting istatistika 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 dine-define ang isang metric, dahil madalas na ang data engineer ang may-ari ng table sa likod nito.
• Kumpara sa analytics engineering. Malabo ang hangganan. Karaniwang nakahilig ang mga tungkulin sa analytics sa modeling at SQL para sa pag-uulat, habang mas malalim ang mga tungkulin ng data engineer sa ingestion, distributed processing at imprastraktura.

Kumpara sa ibang malalaking kompanya, may mga katangian ang nailathalang proseso ng OpenAI na dapat isama sa plano. Nakatuon ang finals sa 1-2 araw, kaya mahalaga ang tibay: ang huling usapan mo sa araw ay sinusuri nang kasing-higpit ng una. Nagbabago ang patakaran sa tools kada interview, kaya itanong bago ang bawat sesyon sa halip na magpalagay. At ang pangakong sumagot sa loob ng isang linggo pagkatapos ng bawat yugto ay nagbibigay-daan sa iyong magplano ng ibang interview at alok nang mas panatag. Ang mga gabay kung paano binubuo ng ibang kompanya ang kanilang loop ay nasa mga interview ng kompanya.

Naglalathala ang OpenAI ng ilang detalye ng oras, bagaman hindi buong timeline. Karaniwang sumasagot ang recruiting team sa résumé sa loob ng isang linggo, may balita ang mga kandidato sa loob ng isang linggo pagkatapos ng bawat yugto, at karaniwang dumarating ang pinal na desisyon sa loob ng isang linggo pagkatapos ng huling interview. Ang mismong finals ay karaniwang tumatagal ng 4-6 na oras kasama ang 4-6 na tao sa loob ng 1-2 araw.

Ang hindi inilalathala ng OpenAI ay kung ilang yugto ang pinagdadaanan ng isang data engineer bago ang finals, kaya hindi makukuha ang kabuuang haba ng proseso mula sa gabay lamang. Itanong sa recruiter mo kung ilang usapan ang aasahan at planuhin ang iyong notice period at ibang interview batay sa sagot na iyon.

Mas madaling ilarawan ang hirap sa kalidad. Gumaganap na tarangkahan ang bawat yugto, dahil malalaman mo pagkatapos ng bawat isa kung nakausad ka, kaya tinatapos ng mahinang screen ang proseso bago pa magsimula ang anumang usapan sa disenyo. Ang mas mahirap para sa karamihan ng kandidato ay ang lalim sa ilalim ng mga follow-up: nag-sketch ka ng pipeline, tapos magdaragdag ang interviewer ng mga huling dating na event, pagbabago ng schema sa upstream na pinagmulan, at tanong kung paano mo malalamang mali ang output. Karaniwang mas mahusay na nakakayanan ng mga kandidatong nagpatakbo ng pipeline sa production ang ganitong pagbabago kaysa sa mga bumuo lang nito.

Dapat asahan ng mga senior na kandidato ang mas mabigat na diin sa pagpapasya: ang hindi dapat buuin, kung paano ipapaliwanag ang trade-off sa mananaliksik o katuwang sa produkto, at kung paano nila hinarap ang pagkakamaling pinanagutan nila.

Buuin ang paghahanda sa paligid ng mga pamantayang binanggit ng OpenAI para sa mga engineering interview, at idagdag ang tanong tungkol sa tools at ang bahaging pang-asal.

• Mahusay na dinisenyong solusyon. Pumili ng larangang alam mo, tulad ng event log o usage metering, at i-sketch ang mga table, ang grain ng mga ito at ang pipeline na pumupuno sa mga ito. Pagkatapos ay subukin ang disenyo: muling pagtakbo pagkatapos ng bahagyang pagkabigo, backfill, huling dating na data, pinalitang pangalan na column.
• Mataas na kalidad na code. Sumulat ng mga Python transform laban sa magulong, nested na record at panatilihing nababasa. Magsanay ng window function, deduplication at sessionization sa SQL hanggang maisulat mo ang mga ito nang walang sanggunian, at sabihin ang grain ng bawat resulta bago patakbuhin.
• Pinakamainam na performance. Para sa bawat disenyo, pangalanan ang magastos na hakbang at kung paano mo ito papamurahin, tulad ng partition pruning, incremental processing o pre-aggregation.
• Mahusay na test coverage. Magdagdag ng mga test sa bawat solusyon sa pagsasanay at ilarawan ang mga pagsusuri sa kalidad ng data na patatakbuhin mo sa production. Ang pagdaragdag ng test nang hindi hinihingi ay nagpapakita ng ugaling inilalarawan ng pamantayan.
• May at walang AI tools. Magsanay ng ilang problema na may assistant at ilan na wala, para hindi ka magulat sa alinmang format. Sa format na may tulong, ikuwento kung paano mo bine-verify ang ginawa ng tool.
• Tibay para sa finals. Magsanay ng magkakasunod na mock interview sa isang upuan, dahil pinagsasama-sama ng finals ang 4-6 na oras ng usapan sa 1-2 araw.
• Mga kuwentong pang-asal. Maghanda ng pagkabigo ng pipeline na pinanagutan mo, hindi pagkakasundo sa depinisyon ng metric, at trade-off na iba na ang gagawin mo ngayon.

Isipin ang isang data engineer na ang karanasan ay karamihang gabi-gabing batch job sa isang kompanya ng pagbabayad. Ginugugol niya ang mga unang sesyon sa SQL window function, saka nagsasanay magpaliwanag kung paano gagawing ligtas na ulitin ang backfill, dahil naroon ang kanyang tunay na mga kuwento. Nilulutas din niya ang ilang problema na may AI assistant at ilan na wala, para hindi mabago ng patakaran sa tools sa isang interview ang paraan ng kanyang pangangatwiran.

Ang huling hakbang ay sabihin ang lahat ng ito nang malakas, dahil ang bawat yugto ay usapan. Hinahayaan ka ng pahina ng mock interview ng SubcueAI na magsanay ng mga tanong sa data engineering nang malakas bago ang tunay na screen.