Rozmowa rekrutacyjna na Data Engineera w Anthropic: proces i przygotowanie

Masz zaproszenie na rozmowę z Anthropic i chcesz wiedzieć, co obejmują poszczególne etapy i jakie obowiązują zasady. Ta sekcja oddziela to, co Anthropic deklaruje o swoich rozmowach, od powszechnej praktyki dla ról związanych z data engineeringiem. Zasady są na początku, bo to one wyznaczają, jak powinieneś się przygotowywać.

Anthropic publikuje wytyczne dotyczące rozmów, które obowiązują we wszystkich rolach, a nie osobny przebieg dla każdej z nich. Co deklaruje:

• Aplikacja. Kandydaci powinni sami napisać pierwszą wersję aplikacji i mogą użyć Claude do jej dopracowania.
• Format. Wszystkie rozmowy odbywają się przez Google Meet, a Anthropic może dopasować się do różnych stref czasowych.
• Live coding. W rolach technicznych Anthropic korzysta z narzędzi do live codingu, takich jak Colab i CodeSignal. Kandydaci mogą coś sprawdzać, ale powinni swobodnie posługiwać się podstawową składnią i bibliotekami standardowymi.
• Zadania domowe. Wykonuje się je bez Claude, chyba że Anthropic wskaże inaczej.
• Pomoc AI podczas rozmów na żywo. Niedozwolona, chyba że wskazano inaczej, ponieważ Anthropic chce zobaczyć, jak kandydaci myślą nad problemami w czasie rzeczywistym.

Anthropic nie publikuje etapowego przebiegu dla data engineerów: bez nazw rund, bez liczby rozmów, bez sztywnej kolejności. Zapytaj rekrutera, jakie obszary obejmuje każda rozmowa, z jakiego narzędzia do kodowania korzysta każda sesja i czy w Twoim procesie jest zadanie domowe.

Na potrzeby planowania poniższe etapy to ogólne kategorie przygotowań dla ról data engineeringowych, a nie nazwy rund w Anthropic:

• Rozmowa z rekruterem. Twoje doświadczenie, motywacja, zespół i terminy.
• Screening techniczny. Zwykle SQL i Python w środowisku live codingu, często z pytaniami o pipeline, który prowadziłeś.
• Rozmowa z menedżerem. Systemy, za które odpowiadałeś, jak radziłeś sobie z awariami i jak współpracujesz z użytkownikami swoich danych.
• Pogłębione rozmowy techniczne. Modelowanie danych, projektowanie pipeline'ów i systemów oraz trudniejszy SQL.
• Rozmowy behawioralne i motywacyjne. Jak współpracujesz z innymi i dlaczego chcesz robić właśnie tę pracę.

Wpisy na Reddit i Glassdoor opisują pojedyncze przebiegi rekrutacji. Niektóre relacje kandydatów wspominają pytania SQL, które zaczynają się od zaprojektowania własnego schematu zamiast odpytywania gotowego. Traktuj każdy wpis jako doświadczenie jednego kandydata w jednym zespole, a nie sposób, w jaki Anthropic prowadzi rekrutację każdego data engineera.

Najjasniejsza wypowiedź Anthropic o ocenie to uzasadnienie, dlaczego nie zezwala na pomoc AI podczas rozmów na żywo: chce zobaczyć, jak kandydaci myślą nad problemami w czasie rzeczywistym. W przypadku data engineera kaŽe pytanie techniczne staje się więc sprawdzianem widocznego rozumowania. Poniższe obszary to powszechna praktyka dla tej roli, a przykładowe pytania na tej stronie to zadania do ćwiczenia, a nie pytania, o których Anthropic potwierdził, że je zadaje.

• SQL i projektowanie schematu. Joiny, które nie mnożą wierszy, funkcje okna, deduplikacja oraz serie lub sesje w danych zdarzeniowych. Bądź gotów zaprojektować tabele przed zapytaniem i wyjaśnić ziarnistość każdej z nich.
• Python do danych. Parsowanie, przekształcanie i agregowanie rekordów czytelnym kodem. Skoro Anthropic oczekuje swobody w podstawowej składni i bibliotekach standardowych, ćwicz rozwiązywanie zadań samymi bibliotekami standardowymi, na wypadek gdyby Twoje zwykłe pakiety nie były częścią zadania.
• Modelowanie danych. Fakty a wymiary, atrybuty zmieniające się w czasie i tabele, które analitycy i badacze mogą odpytywać bez pułapek.
• Projektowanie pipeline'ów i systemów. Batch a streaming, idempotentne zapisy, backfille, spóźnione dane, zmiany schematu i kontrole jakości danych, z pytaniami dodatkowymi zmieniającymi wymagania w trakcie.
• Osąd behawioralny. Odpowiedzialność za awarie, spory o definicje metryk i kompromisy między szybkością a poprawnością.
• Motywacja. Dlaczego ta firma i ten rodzaj pracy z danymi. Konkretna odpowiedź powiązana z Twoją pracy waży więcej niż ogólny entuzjazm.

Nie musisz przedstawiać się jako specjalista od uczenia maszynowego. Anthropic mówi, że około połowa jego pracowników technicznych nie miała wcześniej doświadczenia w ML, więc solidne podstawy danych przydadzą się data engineerowi bardziej niż żargon ML, którego nie obroni pod dociekliwymi pytaniami. Sprawdź jednak ofertę pracy, bo konkretny zespół może nadal oczekiwać pokrewnego doświadczenia. Więcej zadań do ćwiczeń, pogrupowanych według umiejętności, znajdziesz w bankach pytań.

Anthropic nie publikuje różnic między rolami, więc poniższe porównanie ról to powszechna praktyka w data engineeringu.

• W porównaniu z inżynierią oprogramowania. Mniej nacisku na zagadki algorytmiczne, więcej na SQL, modelowanie danych i niezawodność pipeline'ów. Pytania projektowe dotyczą tego, jak dane przepływają, lądują i są poprawiane, a nie usług obsługujących żądania.
• W porównaniu z data science. Mniej statystyki i projektowania eksperymentów, więcej budowania tabel, na których polegają analitycy i badacze. Nadal możesz usłyszeć pytanie o definicję metryki, bo data engineer często odpowiada za tabelę, która za nią stoi.
• W porównaniu z analytics engineeringiem. Granica jest płynna. Role analityczne skłaniają się ku modelowaniu i SQL na potrzeby raportowania; role data engineera idą głębiej w ingestion, przetwarzanie rozproszone i infrastrukturę.

W porównaniu z innymi firmami kilka deklarowanych zasad Anthropic zmienia sposób przygotowań. Jego polityka dotycząca AI jest jednoznaczna: żadnej pomocy AI w rozmowach na żywo i żadnego Claude w zadaniach domowych, chyba że Anthropic wskaże inaczej. Podczas live codingu wolno coś sprawdzać, więc test dotyczy mniej składni z pamięci, a bardziej tego, jak rozumujesz i jak szybko znajdujesz to, czego potrzebujesz. A każda rozmowa odbywa się przez Google Meet, więc nie ma dnia na miejscu, pod który trzeba planować podróż. Poradniki o tym, jak inne firmy układają swoje rekrutacje, znajdziesz w rozmowach w firmach.

Anthropic nie publikuje harmonogramu rekrutacji data engineerów. Terminy zależą od zespołu, Twojego poziomu i dostępności rozmówców; Anthropic mówi, że może dopasować się do różnych stref czasowych, co pomaga, jeśli rozmawiasz spoza regionu zespołu. Rekruter to osoba, którą warto zapytać, ile rozmów możesz się spodziewać i jak długo zwykle trwa podjęcie decyzji.

Trudność łatwiej opisać jakościowo. Możliwość sprawdzania rzeczy zdejmuje część presji zapamiętywania składni, ale podnosi poprzeczkę gdzie indziej: rozmówca, który pozwala zajrzeć do dokumentacji, obserwuje, jak rozumujesz, a nie czy pamiętasz sygnaturę funkcji. Bez pomocy AI podejście, kod i kontrole tworzysz sam, na głos.

Dla większości kandydatów trudna jest głębia przy pytaniach dodatkowych. Projektujesz pipeline, potem rozmówca dodaje spóźnione dane, potem zmianę schematu, a potem pyta, skąd wiesz, że wynik jest błędny. Kandydaci, którzy prowadzili pipeline'y na produkcji, zwykle lepiej radzą sobie z takim dryfem niż ci, którzy je tylko budowali.

Kandydaci seniorscy powinni spodziewać się większego nacisku na osąd: wybieranie, czego nie budować, tłumaczenie kompromisu nietechnicznemu partnerowi i przyznanie się do dawnego błędu.

Zbuduj przygotowania wokół warunków deklarowanych przez Anthropic, bo ćwiczenie w innych warunkach utrwala złe nawyki.

• Ćwicz bez AI. Rozwiązuj każde zadanie bez asystenta, ponieważ rozmowy na żywo go nie dopuszczają, chyba że wskazano inaczej. Zaglądanie do dokumentacji jest w porządku; wygenerowane odpowiedzi nie.
• Ćwicz w podobnych narzędziach. Pracuj w notebooku w przeglądarce i w edytorze kodu online, by środowisko było znajome. Miej pod ręką podstawową składnię i bibliotekę standardową oraz ćwicz szybkie znajdowanie odpowiedzi w oficjalnej dokumentacji.
• SQL, najpierw schemat. Przy każdym zadaniu zaprojektuj tabele przed napisaniem zapytania i nazwij na głos ziarnistość każdego wyniku, zanim go uruchomisz.
• Modelowanie i pipeline'y. Naszkicuj pipeline dla znanej Ci dziedziny, a potem poddaj go próbie: ponowne uruchomienie po częściowej awarii, backfill, spóźniony batch, zmieniona nazwa kolumny.
• Myśl na głos. Nagraj siebie podczas rozwiązywania zadania i podsłuchaj momenty ciszy. Rozumowanie w czasie rzeczywistym to to, co Anthropic chce zobaczyć.
• Zadanie domowe, jeśli zostanie przydzielone. Wykonaj je bez Claude, chyba że powiedziano inaczej. Dodaj testy, krótki README z założeniami i czytelne obsługiwanie błędnych danych wejściowych.
• Zachowanie i motywacja. Przygotuj awarię pipeline'u, za którą odpowiadałeś, spór o definicję metryki i konkretny powód, dla którego ta praca Cię interesuje.

Wyobraź sobie data engineera, który od lat buduje tabele hurtowni z asystentem AI zawsze otwartym w edytorze. Przed screeningiem wyłącza go na każdej sesji ćwiczeń i rozwiązuje zadania z SQL i Pythona wyłącznie z dokumentacją, komentując każdy krok. Pierwsze sesje wydają się powolne, ale na rozmowie potrafi rozumować na głos, nie czekając na podpowiedź.

Narzędzia do ćwiczeń są do ćwiczeń. Strona symulacji rozmowy SubcueAI pozwala wcześniej ćwiczyć pytania z data engineeringu na głos; w samej rozmowie na żywo stosuj się do zasady Anthropic: brak pomocy AI, chyba że wskazano inaczej.