Guide de l’entretien de data scientist chez OpenAI

OpenAI indique que son équipe de recrutement examine généralement un CV et répond sous une semaine. Les candidats reçoivent ensuite une mise à jour dans la semaine suivant chaque étape. Les entretiens finaux durent généralement 4-6 heures au total, avec 4-6 personnes, sur 1-2 jours.

Les entretiens se déroulent par défaut à distance, mais les candidats peuvent choisir de les passer sur place, dans les bureaux de San Francisco. Utilisez la présélection, l’exercice à domicile, le codage, l’étude de cas, les questions comportementales et l’entretien sur place comme catégories de préparation, et non comme noms officiels des étapes d’OpenAI.

Les entretiens de data scientist évaluent généralement quatre compétences liées : les statistiques et l’expérimentation, SQL et le codage, le discernement en modélisation et la communication avec des non-spécialistes.

• Statistiques et expérimentation : Définissez la décision, l’hypothèse, les métriques, les suppositions, les sources de biais et l’interprétation de l’incertitude.
• SQL et codage : Traduisez une question en transformations de données correctes, examinez les cas limites et expliquez comment vous testeriez votre travail.
• Discernement en modélisation : Choisissez une approche adaptée à la décision, justifiez les compromis et décrivez la validation ainsi que les modes de défaillance.
• Communication : Reliez l’analyse à une action, distinguez les preuves des déductions et expliquez les limites en termes simples.

Les critères d’ingénierie publiés par OpenAI comprennent des solutions bien conçues, un code de grande qualité, des performances optimales et une bonne couverture des tests. Ces indications concernent les entretiens d’ingénierie ; ne les considérez donc pas comme une grille d’évaluation complète pour un poste de data scientist.

Dans les entretiens de data scientist en général, le code sert de preuve au sein d’un raisonnement plus large : définissez la décision, choisissez une approche statistique ou de modélisation, énoncez vos suppositions, validez le résultat et expliquez-le à un non-spécialiste. Par rapport aux postes très axés sur le codage, une plus grande partie de votre réponse peut reposer sur la validité expérimentale, le choix des métriques et l’interprétation. N’appliquez pas à ce processus la politique d’une autre entreprise concernant les outils : OpenAI indique que les attentes relatives à l’IA et aux autres outils varient selon l’entretien. Certains formats les autorisent, tandis que d’autres évaluent la résolution autonome de problèmes sans outils d’IA.

OpenAI ne publie pas la durée totale du processus. Les délais annoncés sont une réponse de l’équipe de recrutement après l’examen du CV sous une semaine, une mise à jour dans la semaine suivant chaque étape et une réponse dans la semaine suivant les entretiens finaux.

Les entretiens finaux s’étendent généralement sur 4-6 heures, avec 4-6 personnes, sur 1-2 jours. Considérez la difficulté comme une question d’étendue des compétences et de clarté constante : vous devrez peut-être passer des statistiques au code, puis aux compromis de modélisation et à l’explication, tout en maintenant la cohérence de vos suppositions et de vos preuves.

Organisez votre entraînement autour des compétences fondamentales du poste et exercez-vous à présenter des preuves qu’une autre personne pourra examiner.

• Expérimentation : Entraînez-vous à transformer une question produit ambiguë en hypothèse, protocole, ensemble de métriques, plan d’analyse et règle de décision.
• SQL et codage : Résolvez des problèmes de données en explicitant votre raisonnement, en vérifiant les cas limites et en testant les résultats.
• Modélisation : Comparez les approches envisageables, énoncez vos suppositions, choisissez les critères d’évaluation et examinez les modes de défaillance.
• Communication : Commencez par une recommandation concise, puis étayez-la avec des preuves, les incertitudes et les limites.
• Exemples comportementaux : Préparez des exemples montrant comment vous avez géré un désaccord, des exigences ambiguës, des erreurs d’analyse et la communication entre différentes fonctions.
• Préparation aux formats : Vérifiez avant chaque entretien si l’IA ou d’autres outils sont autorisés, et entraînez-vous à travailler aussi bien avec ces outils que de manière autonome.
• Simulation intégrée : Effectuez un entretien blanc allant de l’analyse à la recommandation. Demandez à l’évaluateur de remettre en question vos suppositions et de solliciter un résumé en termes simples.