Az OpenAI Interjúfolyamata, Lépésről Lépésre

Szerző: Aaron Cao · Frissítve

Az OpenAI Interjúfolyamata, Lépésről Lépésre
A jelöltek jellemzően egy recruiter screeningről, egy gyakorlati kódolási screeningről, sok mérnöki pozíciónál egy take-home vagy projektfordulóról, majd egy olyan virtuális onsite-ról számolnak be, amely kódolást, design- vagy kutatási mélységet és küldetéshez való illeszkedésről szóló beszélgetést ötvöz. A részletek gyorsan változnak, ahogy a csapatok nőnek.

A jelöltek jellemzően egy recruiter screeningről, egy gyakorlati kódolási screeningről, sok mérnöki pozíciónál egy take-home vagy projektfordulóról, majd egy olyan virtuális onsite-ról számolnak be, amely kódolást, design- vagy kutatási mélységet és küldetéshez való illeszkedésről szóló beszélgetést ötvöz. A részletek gyorsan változnak, ahogy a csapatok nőnek.

Milyen szakaszokat tartalmaz jellemzően egy OpenAI-folyamat?

Egy szakaszlistát szeretnél, és az őszinte verzió egy figyelmeztetéssel jár együtt. Ez a szakasz azt a mintát mutatja be, amelyet a jelöltek a leginkább egyöntetűen jelentenek, valamint azt az okot, amiért ellenőrizned kell, nem pedig egyszerűen megbízni benne. Az OpenAI gyorsan nőtt, a gyorsan növekvő felvételi folyamatokat pedig gyakran átdolgozzák.

  • Recruiter screening. Pozíció, csapat, szint, és hogy min dolgoznál. Itt kérdezd meg, milyen fordulók vannak beütemezve neked.
  • Technikai screening. Gyakorlati kódolás egy futó környezetben, a hangsúly azon van, hogy építs valami működőt.
  • Take-home vagy körülhatárolt projekt. Sok mérnöki pozíciónál jelentik, általában néhány óra, mellékelt írásos összefoglalóval.
  • Onsite fordulók. Kódolás, rendszer- vagy ML-tervezés valamilyen kombinációja, valamint a take-home áttekintése követő kérdésekkel.
  • Kutatási beszélgetés. Kutatói pozícióknál egy mély áttekintés a saját korábbi munkádról, nem pedig egy tervezési feladat.
  • Küldetésről és értékekről szóló beszélgetés. Miért ezt a munkát végzed, és hogyan gondolkodsz a képes rendszerek felelős bevezetéséről.

Kezeld ezt térképként, nem menetrendként. A vállalati interjúfolyamatok központ olyan folyamatokat mutat be, amelyek hosszabb ideje stabilak, ha összehasonlítást szeretnél.

Miért gyakorlati a kódolási forduló, nem algoritmikus?

A jelentett hangsúly olyan feladatokon van, amelyek hasonlítanak a valódi munkára: futó kódot írni, egy ismeretlen felületet olvasni, és valami működőt létrehozni egy időkereten belül. Ez megváltoztatja, hogyan kell felkészülnöd. Az, hogy milyen gyorsan idézel fel egy tankönyvi algoritmust, kevésbé számít, mint az, hogy folyékonyan mozogsz a saját környezetedben, kényelmesen olvasol dokumentációt felkészülés nélkül, és hajlandó vagy tesztelni menet közben, nem csak a végén.

Azt is megváltoztatja, mibe kerül a hallgatás. Egy gyakorlati fordulóban egy interjúztatónak, aki nem hallja a gondolatmenetedet, nagyon kevés van, amit értékelhet, amíg a kód nem fut le. Elmondani, mit fogsz kipróbálni, és miért, nem töltelék. Ez a jel nagy része.

Egy machine learning mérnök, aki infrastruktúrás munkából váltott, egy hónapot töltött algoritmusgyakorlással egy OpenAI screening előtt, majd megküzdött egy take-home-mal, amely főleg egy ismeretlen API összekapcsolására és a tervezés írásos megvédésére kérte. A gyakorlás nem volt hiábavaló, de rossz készséget edzett. A magyarázat hangos elpróbálása, megszakításokkal, pontosan erre való a mock interview gyakorlómódja.

Hogyan készülj fel a küldetésről és biztonságról szóló beszélgetésre?

Ez a forduló valódi értékelés, és azok a jelöltek, akik laza csevegésként kezelik, felszínes válaszokat adnak. Nincs szükséged position paperre. Konkrét, őszinte beszámolóra van szükséged arról, hogy miért akarod ezt a munkát végezni, és hogyan gondolkodsz az általad épített dolgok következményeiről.

  • Legyen konkrét okod. Egy konkrét probléma, amelyen dolgozni szeretnél, felülmúlja a terület iránti általános lelkesedést.
  • Hozz egy valódi kompromisszumot, amelyet meghoztál. Egy alkalom, amikor lelassítottál egy indulást, hozzáadtál egy védőkorlátot, vagy szembeszálltál egy kiadási döntéssel.
  • Olvasd el a publikált anyagokat. Az, hogy tudsz reagálni a cég saját kinyilvánított álláspontjaira, alapelvárás, nem bónusz.
  • Légy őszinte a bizonytalanságról. Kimondani, amit nem tudsz, jobban hangzik, mint egy bemagolt magabiztosság, amelyet nem tudsz megvédeni egy követő kérdésnél.

Ugyanaz a szabály érvényes, mint a folyamat bármely más pontján: egy válasz, amelyet már egyszer hangosan kimondtál, érezhetően jobb, mint egy válasz, amelyet csak végiggondoltál.

Hol van helye az AI-segítségnek ebben a folyamatban?

A felkészülés egyszerű. Egy kutatási bemutató elpróbálása, egy take-home követő kérdéseinek gyakorlása és a küldetésről szóló beszélgetés elpróbálása mind rendes tanulás, és a hangos gyakorlás az a rész, amit a legtöbb jelölt kihagy.

Az élő segítség az interjú alatt szűkebb kérdés, amely a fordulótól függ. Egy beszélgetős videóhívás és egy megosztott képernyős kódolási gyakorlat különböző helyzetek, és egy take-home általában saját, kifejezett szabályokkal érkezik arról, milyen eszközöket használhatsz. Olvasd el ezeket a szabályokat; azok a valódi válasz az adott fordulóra, nem az, amit egy szolgáltató állít.

A SubcueAI két élő segítségnyújtási felületet kínál: egy natív macOS és Windows asztali alkalmazást, valamint egy böngészőbővítmény oldalpanelt böngészőlapos hívásokhoz, és egyik sem csatlakozik a híváshoz meeting botként, és nem injektál semmit a meeting oldalába. Egyik sem éli túl a megosztott képernyőt, a rögzített fordulót vagy a vállalat által felügyelt gépet. Ezek a korlátok világosan le vannak írva a detectability központban.

GYIK

Ad az OpenAI take-home feladatokat?

Sok mérnöki jelölt jelent egyet, jellemzően néhány órás, körülhatárolt projektet írásos magyarázattal, amelyet egy élő áttekintés követ, ahol az interjúztatók a döntéseidet vizsgálják. Erősítsd meg a recruitereddel, mert nem minden csapat vagy szint tartalmazza.

Miben különbözik a kutatási interjú a mérnöki folyamattól?

A kutatói jelöltek egy system design feladat helyett a saját publikált vagy publikálatlan munkájuk mély megbeszéléséről számolnak be: motiváció, módszer, mi nem sikerült, és mit tennél legközelebb. A saját eredményeidben rejlő mélység többet számít, mint a szélesség.

Meddig tart az OpenAI interjúfolyamata?

Ez csapatonként és a fordulók beütemezésének sebességétől függően változik. Az első hívásnál kérdezd meg a recruitertől a várható idővonalat, és a szakaszok közötti szüneteket ütemezésnek tekintsd, ne a jelöltségedről szóló ítéletnek.

Készüljek LeetCode feladatokkal az OpenAI-ra?

Az adatstruktúrákban való alapszintű jártasság még mindig segít, de a jelöltek következetesen gyakorlati feladatokról számolnak be inkább, mint rejtvények felidézéséről. Az ismeretlen dokumentációval szemben valami működő felépítésére fordított idő közelebb áll ahhoz, amit a fordulók valójában mérnek.

Garantáltan naprakész ez a szakaszlista?

Nem, és ha garantáltnak kezeled, az a fő kockázat. A gyorsan növekvő cégek gyakran átdolgozzák a folyamataikat. Használd ezt tájékozódásra, és a saját pozíciódhoz tartozó konkrét fordulókat a recruiter screeningtől szerezd meg.

Kapcsolódó kérdések

← Több erről: Interjúfolyamatok nagyvállalatoknál