Gabay sa Interview ng Siyentista ng Datos sa OpenAI

Sinasabi ng OpenAI na karaniwang sinusuri ng recruitment team nito ang résumé at tumutugon sa loob ng isang linggo. Pagkatapos, nakatatanggap ang mga kandidato ng update sa loob ng isang linggo matapos ang bawat yugto. Karaniwang umaabot nang 4-6 oras ang mga huling interview kasama ang 4-6 na tao sa loob ng 1-2 araw.

Karaniwang virtual ang mga interview, at maaaring piliin ng mga kandidato na mag-interview nang onsite sa opisina sa San Francisco. Gamitin ang screening, take-home, coding, case, behavioral, at onsite bilang mga kategorya sa paghahanda, hindi bilang mga opisyal na pangalan ng mga yugto ng OpenAI.

Karaniwang sinusukat sa mga interview para sa Siyentista ng Datos ang apat na magkakaugnay na kakayahan: estadistika at pag-eeksperimento, SQL at coding, pagpapasya sa pagmomodelo, at pakikipagkomunikasyon sa mga hindi eksperto.

• Estadistika at pag-eeksperimento: Tukuyin ang desisyon, hypothesis, mga sukatan, palagay, pinagmumulan ng bias, at interpretasyon ng kawalan ng katiyakan.
• SQL at coding: Isalin ang isang tanong sa mga wastong pagbabago sa datos, suriin ang mga edge case, at ipaliwanag kung paano mo susubukan ang ginawa mo.
• Pagpapasya sa pagmomodelo: Pumili ng paraang angkop sa desisyon, pangatwiranan ang mga tradeoff, at ilarawan ang validation at mga posibleng failure mode.
• Komunikasyon: Iugnay ang pagsusuri sa isang aksiyon, ihiwalay ang ebidensiya sa hinuha, at ipaliwanag ang mga limitasyon sa payak na pananalita.

Kabilang sa mga pamantayan ng OpenAI para sa engineering ang mahusay na pagkakadisenyo ng mga solusyon, de-kalidad na code, pinakamainam na performance, at mahusay na test coverage. Para sa mga engineering interview ang gabay na iyon, kaya huwag itong ituring na kumpletong rubric para sa Siyentista ng Datos.

Sa mga interview para sa Siyentista ng Datos sa pangkalahatan, ang code ay ebidensiya sa loob ng isang mas malawak na argumento: tukuyin ang desisyon, pumili ng paraang estadistikal o paraang pangmodelo, ilahad ang mga palagay, i-validate ang resulta, at ipaliwanag ito sa isang hindi eksperto. Kung ihahambing sa mga tungkuling mas nakatuon sa coding, maaaring mas nakasalalay ang sagot mo sa validity ng eksperimento, pagpili ng sukatan, at interpretasyon. Huwag ilapat sa prosesong ito ang patakaran ng ibang kumpanya tungkol sa mga tool: sinasabi ng OpenAI na nag-iiba ayon sa interview ang mga inaasahan para sa AI at iba pang tool. Pinapayagan ang mga ito sa ilang format, samantalang sinusukat naman sa iba ang independiyenteng paglutas ng problema nang walang mga AI tool.

Hindi inilalathala ng OpenAI kung gaano katagal ang buong proseso. Ang mga itinakda nitong checkpoint ay tugon mula sa recruitment matapos suriin ang résumé sa loob ng isang linggo, update sa loob ng isang linggo pagkatapos ng bawat yugto, at tugon sa loob ng isang linggo pagkatapos ng mga huling interview.

Karaniwang tumatagal nang 4-6 oras ang mga huling interview kasama ang 4-6 na tao sa loob ng 1-2 araw. Ituring ang hirap bilang lawak ng kaalaman at tuloy-tuloy na kalinawan: maaaring kailanganin mong lumipat-lipat sa estadistika, code, mga tradeoff sa pagmomodelo, at pagpapaliwanag habang pinananatiling magkakatugma ang mga palagay at ebidensiya.

Iayon ang iyong pagsasanay sa mga pangunahing kakayahang kailangan sa tungkulin at mag-ensayong maglahad ng ebidensiyang masusuri ng ibang tao.

• Pag-eeksperimento: Magsanay na gawing hypothesis, disenyo, hanay ng mga sukatan, plano ng pagsusuri, at tuntunin sa pagpapasya ang isang malabong tanong tungkol sa produkto.
• SQL at coding: Lutasin ang mga problema sa datos habang ipinapaliwanag ang iyong lohika, sinusuri ang mga edge case, at sinusubukan ang mga output.
• Pagmomodelo: Paghambingin ang mga posibleng paraan, ilahad ang mga palagay, pumili ng pamantayan sa pagsusuri, at talakayin ang mga failure mode.
• Komunikasyon: Magbigay muna ng maikling rekomendasyon, saka ito suportahan ng ebidensiya, kawalan ng katiyakan, at mga limitasyon.
• Ebidensiyang behavioral: Maghanda ng mga halimbawang nagpapakita kung paano mo hinarap ang hindi pagkakasundo, malabong mga requirement, pagkakamali sa pagsusuri, at komunikasyon sa iba't ibang function.
• Kahandaan sa format: Kumpirmahin bago ang bawat interview kung pinapayagan ang AI o iba pang tool, at magsanay kapwa sa gawaing gumagamit ng mga tool at sa independiyenteng paggawa.
• Pinagsamang pag-eensayo: Magsagawa ng kunwaring interview na sumusulong mula sa pagsusuri patungo sa rekomendasyon. Hilingin sa tagasuri na kuwestiyunin ang iyong mga palagay at humingi ng buod sa payak na pananalita.