Data engineer interjú az OpenAI-nál: folyamat és felkészülés

Kaptál egy e-mailt az OpenAI toborzójától, és tudni szeretnéd, mi következik, mielőtt időpontot egyeztetsz. Ez a rész bemutatja, mit állít maga az OpenAI a folyamatáról, majd azokat a szakaszokat, amelyeket egy data engineering kör általában tartalmaz. A nyilvános tényeket kezeld fix pontként, mindent mást pedig felkészülésként.

Az OpenAI általános interjúútmutatót tesz közzé, nem szerepkörönkéti bontást, és nem közöl külön kört a data engineereknek. Amit állít, az a teljes felvételire igaz:

• Önéletrajz áttekintése. A toborzócsapatnak általában egy hétre van szüksége az önéletrajz áttekintéséhez és a válaszadáshoz.
• Döntések az egyes szakaszok után. A jelöltek minden szakasz után egy héten belül megtudják, továbbjutottak-e.
• Záró interjúk. A jelöltek általában 4-6 órát töltenek záró interjúkkal 4-6 emberrel 1-2 nap alatt.
• Formátum. Az interjúk alapértelmezés szerint virtuálisak, és a jelöltek dönthetnek a san franciscói irodában tartott személyes interjú mellett.
• Végső döntés. A jelöltek a záró interjúk után egy héten belül számíthatnak válaszra.

Az OpenAI nem közli, hány interjú előzi meg a záró köröket egy data engineernek, minek hívják őket, vagy milyen sorrendben zajlanak. Ebben a toborzód a megbízható forrás, ezért kérdezd meg, milyen területeket ér le az egyes beszélgetés, és enged-e valamelyik rész AI-eszközöket.

A tervezéshez az alábbi szakaszok általános felkészülési kategóriák nagy technológiai cégek data engineering szerepköreihez, nem az OpenAI körneveinek:

• Beszélgetés a toborzóval. Háttér, motiváció, a csapat, valamint logisztikai kérdések, például virtuális vagy személyes záró körök.
• Technikai szűrő. Általában SQL és némi kódolás, gyakran olyan pipeline-ról szóló kérdésekkel, amelyet éles környezetben üzemeltettél.
• Beszélgetés a felvételi vezetővel. Az általad épített rendszerek, a kezelt adatok mérete és rendezetlensége, valamint a meghozott kompromisszumok.
• Záró interjúk. Mélyebb kódolás, adatmodellezés, pipeline- vagy rendszertervezés és viselkedéses beszélgetések, az OpenAI által leírt 4-6 ember között elosztva.

A Redditen, a Glassdooron és hasonló fórumokon megjelenő bejegyzések részletesen leírják az egyes köröket. Mindegyik egy jelöltet tükröz egy csapatnál egy adott időpontban, ezért a témák szélességének megismerésére használd őket, ne menetrendként.

A mérnöki interjúknál az OpenAI szerint általában jól megtervezett megoldásokat, kiváló minőségű kódot, optimális teljesítményt és jó tesztlefedettséget keresnek. Ezek a kritériumok mérnökökre általában vonatkoznak, de szorosan illeszkednek az adatmunkához. Az ezen az oldalon szereplő mintakérdések gyakorló feladatok, nem olyan kérdések, amelyekről az OpenAI megerősítette volna, hogy felteszi őket.

• Jól megtervezett megoldások: modellezés és pipeline-tervezés. A tábla részletességi szintjének (grain) kiválasztása, a tények és dimenziók szétválasztása, döntés a batch és a streaming között, valamint backfillek, késve érkező adatok és sémaváltozások tervezése. Az a tervezés, amely túléli a megváltozott követelményeket, jól megtervezettnek hat; amelyik csak az eredeti feladathoz illik, az nem.
• Kiváló minőségű kód: Python és SQL, amelyet élesbe állítanál. Érthető nevek, kis függvények, a null értékek és sérült rekordok explicit kezelése, valamint indokolható joinok. Az interjúztatókat általában az érdekli, el tudod-e magyarázni, miért helyes egy lekérdezés, nem csak az, hogy lefut-e.
• Optimális teljesítmény: költség és skála. Particionálás, a teljes beolvasások kerülése, a shuffle-ök csökkentése elosztott feladatokban, és annak ismerete, mikor elfogadható egy közelítő válasz. Mondd meg, hol a szűk keresztmetszet, mielőtt javítást javasolsz.
• Jó tesztlefedettség: adatminőség mint tesztelés. Egy data engineernek ez egységteszteket jelent a transzformációkhoz, valamint magukon az adatokon végzett ellenőrzéseket: sorszámok az elvárásokhoz képest, egyedi kulcsok, frissesség, és riasztások, ha egy forrás megváltoztatja az alakját.
• Viselkedéses ítélőképesség. Egy pipeline-hiba felelőssége, nézeteltérések a metrikadefiníciókról, és hogyan döntötted el, mit ne építs.

Az OpenAI azt is megjegyzi, hogy az AI-val és más eszközökkel kapcsolatos elvárások interjúnként eltérnek. Egyes formátumok szándékosan megengedik ezeket, mások pedig az AI-eszközök nélküli, önálló problémamegoldás értékelésére készültek. Segített formátumban az mutatja meg a képességed, hogyan irányítod, ellenőrzöd és javítod az eszköz kimenetét; segítség nélkül magad írod az SQL-t és a kódot. Kövesd az egyes interjúztatók szabályait, és kérdezz, ha nem egyértelműek. További, készségek szerint csoportosított gyakorló feladatokat a kérdésbánkban találsz.

Az OpenAI nem tesz közzé szerepkörönkéti különbségeket, ezért az alábbi összehasonlítás a data engineering általános gyakorlatára vonatkozik, nem az OpenAI többi köréről szóló állítás.

• A szoftverfejlesztéshez képest. Kisebb súlyt kapnak az algoritmusfeladványok, nagyobbat az SQL, az adatmodellezés és a pipeline-ok megbízhatósága. A tervezési kérdések inkább arról szólnak, hogyan mozognak, érkeznek meg és javítódnak az adatok, nem a kéréseket kiszolgáló szolgáltatásokról. Az OpenAI által megnevezett mérnöki kritériumok továbbra is érvényesek, így a kódminőség és a tesztek ugyanolyan fontosak, mint bármely mérnöki körben.
• Az adatelemzéshez (data science) képest. Kevesebb statisztika és kísérlettervezés, több olyan tábla építése, amelyekre az elemzők és kutatók támaszkodnak. Megkérdezhetik, hogyan van definiálva egy metrika, mert a mögötte lévő táblának gyakran a data engineer a gazdája.
• Az analytics engineeringhez képest. A határ elmosódott. Az analitikai szerepkörök általában a riportoláshoz szükséges modellezés és SQL felé hajlanak, a data engineer szerepkörök pedig mélyebben mennek az adatbetöltésbe, az elosztott feldolgozásba és az infrastruktúrába.

Más nagy cégekhez képest az OpenAI nyilvános folyamatában vannak olyan vonások, amelyekkel érdemes számolni. A záró körök 1-2 napba sűrűsödönek, ezért az állóképesség számít: a nap utolsó beszélgetését ugyanolyan szigorún nézik, mint az elsőt. Az eszközpolitika interjúnként változik, ezért minden alkalom előtt kérdezz rá, ne feltételezz. És az a vállalás, hogy minden szakasz után egy héten belül válaszolnak, nagyobb biztonsággal teszi lehetővé más interjúk és ajánlatok tervezését. Az útmutatók arról, hogyan strukturálják más cégek a köreiket, a céges interjúk alatt találhatók.

Az OpenAI közöl néhány időzítési részletet, teljes idővonalat azonban nem. A toborzócsapat általában egy héten belül válaszol az önéletrajzra, a jelöltek minden szakasz után egy héten belül visszajelzést kapnak, a végső döntés pedig általában a záró interjúk után egy héten belül születik meg. Maguk a záró körök általában 4-6 órát vesznek igénybe 4-6 emberrel 1-2 nap alatt.

Amit az OpenAI nem tesz közzé, az az, hány szakaszon megy keresztül egy data engineer a záró körök előtt, ezért a folyamat teljes hossza nem számolható ki pusztán az útmutatóból. Kérdezd meg a toborzódtól, hány beszélgetésre számíts, és a válasz alapján tervezd meg a felmondási idődet és a többi interjút.

A nehézséget könnyebb minőségi kifejezésekkel írni le. Minden szakasz kapuként működik, mert mindegyik után megtudod, továbbjutottál-e, ezért egy gyenge szűrő lezárja a folyamatot, mielőtt bármilyen tervezési beszélgetés elkezdődne. A legtöbb jelöltnek a nehézséget a mélység jelenti a követő kérdések alatt: felvázolsz egy pipeline-t, majd az interjúztató későn érkező eseményeket, egy upstream forrás sémaváltozását, és egy kérdést tesz hozzá arról, honnan tudnád, hogy a kimenet hibás. Azok a jelöltek, akik éles környezetben üzemeltettek pipeline-okat, általában jobban kezelik ezt az elcsúszást, mint akik csak építettek ilyeneket.

A senior jelöltek számítsanak nagyobb súlyra az ítélőképességnél: mit ne építsenek, hogyan magyarázzanak el egy kompromisszumot egy kutatónak vagy termékpartnernek, és hogyan kezeltek egy általuk vállalt hibát.

A felkészülést az OpenAI által a mérnöki interjúkhoz megnevezett kritériumokra építsd, majd egészítsd ki az eszközkérdéssel és a viselkedéses oldallal.

• Jól megtervezett megoldások. Válassz egy ismert területet, például eseménynaplókat vagy használatmérést, és vázold fel a táblákat, azok részletességi szintjét és a tápláló pipeline-t. Ezután terheld meg a tervet: újrafuttatás részleges hiba után, backfill, későn érkező adatok, átnevezett oszlop.
• Kiváló minőségű kód. Írj Python-transzformációkat rendezetlen, beágyazott rekordokra, és tartsd őket olvashatónak. Gyakorold az ablakfüggvényeket, a deduplikációt és a sessionization-t SQL-ben, amíg segédlet nélkül meg tudod írni őket, és futtatás előtt mondd ki minden eredmény részletességi szintjét.
• Optimális teljesítmény. Minden tervnél nevezd meg a költséges lépést, és hogy hogyan tennéd olcsóbbá, például partition pruninggal, inkrementális feldolgozással vagy előaggregálással.
• Jó tesztlefedettség. Adj teszteket minden gyakorló megoldáshoz, és írd le, milyen adatminőségi ellenőrzéseket futtatnál élesben. A tesztek kéretlen hozzáadása azt a szokást mutatja, amelyet a kritérium leír.
• AI-eszközökkel és nélkül. Néhány feladatot gyakorolj asszisztenssel, néhányat anélkül, hogy egyik formátum se lepjen meg. Segített formátumban mondd el hangosan, hogyan ellenőrzöd, amit az eszköz előállított.
• Állóképesség a záró körökre. Próbáld ki egymás után készülő próbaintervjúkat egyetlen ülésben, mert a záró körök 4-6 óra beszélgetést sűrítenek 1-2 napba.
• Viselkedéses történetek. Készíts elő egy általad vállalt pipeline-hibát, egy vitát egy metrikadefinícióról, és egy kompromisszumot, amelyet most másképp hoznál meg.

Képzelj el egy data engineert, akinek tapasztalata többnyire éjszakai batch feladatokból áll egy fizetési cégnél. Az első alkalmakat SQL ablakfüggvényekre fordítja, majd azt gyakorolja, hogyan tenne egy backfillt biztonságosan újrafuttathatóvá, mert ott vannak az igazi történetei. Néhány feladatot AI-asszisztenssel, néhányat anélkül old meg, hogy egy adott interjú eszközpolitikája ne változtassa meg a gondolkodását.

Az utolsó lépés ezt mind hangosan elmondani, mert minden szakasz beszélgetés. A SubcueAI próbaintervjú oldala lehetővé teszi, hogy a valódi szűrő előtt hangosan gyakorold a data engineering kérdéseket.