Interviul pentru Data Engineer la OpenAI: proces și pregătire

Ai primit un e-mail de la un recruiter OpenAI și vrei să știi ce urmează înainte să accepți un program. Această secțiune prezintă ce afirmă OpenAI însuși despre proces, apoi etapele pe care le conține de obicei un ciclu de interviuri pentru data engineering. Consideră faptele publicate drept puncte fixe, iar restul drept material de pregătire.

OpenAI publică un ghid general de interviu, nu o detaliere pentru fiecare rol, și nu publică un ciclu separat pentru data engineeri. Ce afirmă se aplică întregului proces de angajare:

• Analiza CV-ului. Echipa de recrutare are nevoie de obicei de o săptămână pentru a analiza un CV și a răspunde.
• Decizii după fiecare etapă. Candidații află în maximum o săptămână după fiecare etapă dacă au trecut mai departe.
• Interviurile finale. Candidații petrec de obicei 4-6 ore în interviuri finale cu 4-6 persoane, pe parcursul a 1-2 zile.
• Format. Interviurile sunt virtuale implicit, iar candidații pot alege să vină la sediul din San Francisco.
• Decizia finală. Candidații se pot aștepta la un răspuns în maximum o săptămână după interviurile finale.

OpenAI nu publică câte interviuri preced etapa finală pentru un data engineer, cum se numesc sau în ce ordine se desfășoară. Recruiterul tău este sursa de încredere pentru asta, așa că întreabă ce domenii acoperă fiecare discuție și dacă vreo parte permite instrumente AI.

Pentru planificare, etapele de mai jos sunt categorii generale de pregătire pentru roluri de data engineering în companii mari de tehnologie, nu denumirile rundelor OpenAI:

• Discuția cu recruiterul. Experiența, motivația, echipa și aspecte logistice, precum finalele virtuale sau la sediu.
• Screening tehnic. De obicei SQL și ceva programare, adesea cu întrebări despre un pipeline pe care l-ai rulat în producție.
• Discuția cu managerul de angajare. Sistemele construite, amploarea și dezordinea datelor gestionate și compromisurile făcute.
• Interviurile finale. Programare mai aprofundată, modelarea datelor, proiectarea de pipeline-uri sau sisteme și discuții comportamentale, distribuite între cele 4-6 persoane descrise de OpenAI.

Postările de pe Reddit, Glassdoor și forumuri similare descriu în detaliu cicluri individuale. Fiecare reflectă un singur candidat, într-o singură echipă, la un anumit moment, așa că folosește-le pentru a vedea gama de subiecte, nu ca program.

Pentru interviurile de inginerie, OpenAI spune că urmărește în general soluții bine proiectate, cod de înaltă calitate, performanță optimă și acoperire bună cu teste. Aceste criterii sunt scrise pentru ingineri în general, dar se potrivesc foarte bine muncii cu date. Întrebările exemplu de pe această pagină sunt exerciții de practică, nu întrebări confirmate de OpenAI.

• Soluții bine proiectate: modelare și proiectarea pipeline-urilor. Alegerea granularității unui tabel, separarea faptelor de dimensiuni, decizia între batch și streaming și planificarea pentru backfill-uri, date întârziate și schimbări de schemă. Un design care rezistă cerințelor modificate pare bine proiectat; unul care se potrivește doar enunțului inițial, nu.
• Cod de înaltă calitate: Python și SQL pe care le-ai livra. Nume clare, funcții mici, tratarea explicită a valorilor nule și a înregistrărilor malformate și join-uri pe care le poți justifica. Intervievatorii urmăresc de obicei dacă poți explica de ce o interogare este corectă, nu doar dacă rulează.
• Performanță optimă: cost și scară. Partiționare, evitarea scanărilor complete, reducerea shuffle-urilor în joburi distribuite și știința de a recunoaște când un răspuns aproximativ este acceptabil. Spune unde este blocajul înainte de a propune o soluție.
• Acoperire bună cu teste: calitatea datelor ca testare. Pentru un data engineer, asta înseamnă teste unitare pentru transformări și verificări asupra datelor în sine: numărul de rânduri față de așteptări, chei unice, prospețime și alerte când o sursă își schimbă forma.
• Judecată comportamentală. Responsabilitatea pentru o defecțiune de pipeline, dezacordurile privind definițiile metricilor și cum ai decis ce să nu construiești.

OpenAI afirmă de asemenea că așteptările privind AI și alte instrumente variază de la un interviu la altul. Unele formate le permit intenționat, iar altele sunt concepute pentru a evalua rezolvarea independentă a problemelor fără instrumente AI. Într-un format asistat, abilitatea demonstrată este cum direcționezi, verifici și corectezi rezultatul instrumentului; într-unul neasistat, scrii singur SQL-ul și codul. Respectă regulile stabilite de fiecare intervievator și întreabă când nu sunt clare. Mai multe exerciții grupate pe competențe se găsesc în băncile de întrebări.

OpenAI nu publică diferențele dintre roluri, așa că comparația de mai jos reflectă practica generală din data engineering, nu o afirmație despre celelalte cicluri OpenAI.

• Față de software engineering. Mai puțină pondere pe probleme de algoritmi și mai multă pe SQL, modelarea datelor și fiabilitatea pipeline-urilor. Întrebările de design se axează pe cum circulă, ajung și se corectează datele, nu pe servicii care răspund la cereri. Criteriile de inginerie numite de OpenAI se aplică în continuare, deci calitatea codului și testele contează ca în orice ciclu de inginerie.
• Față de data science. Mai puțină statistică și proiectare de experimente, mai mult accent pe construirea tabelelor de care depind analiștii și cercetătorii. Poți fi întrebat totuși cum se definește o metrică, deoarece un data engineer deține adesea tabelul din spatele ei.
• Față de analytics engineering. Granița este neclară. Rolurile de analytics se înclină de obicei spre modelare și SQL pentru raportare, în timp ce rolurile de data engineer merg mai adânc în ingestie, procesare distribuită și infrastructură.

Față de alte companii mari, procesul publicat de OpenAI are trăsături de luat în calcul. Finalele sunt concentrate în 1-2 zile, deci rezistența contează: ultima discuție a zilei este analizată la fel de atent ca prima. Politica privind instrumentele se schimbă de la un interviu la altul, așa că întreabă înainte de fiecare sesiune în loc să presupui. Iar angajamentul de a răspunde în maximum o săptămână după fiecare etapă îți permite să îți planifici cu mai multă încredere alte interviuri și oferte. Ghiduri despre cum își structurează alte companii ciclurile se găsesc la interviuri la companii.

OpenAI publică unele detalii despre durată, dar nu un calendar complet. Echipa de recrutare răspunde de obicei la un CV în decurs de o săptămână, candidații primesc veste în maximum o săptămână după fiecare etapă, iar decizia finală vine de obicei în maximum o săptămână după interviurile finale. Finalele în sine durează de obicei 4-6 ore, cu 4-6 persoane, pe parcursul a 1-2 zile.

Ce nu publică OpenAI este prin câte etape trece un data engineer înainte de finale, așa că durata totală a procesului nu poate fi dedusă doar din ghid. Întreabă-ți recruiterul câte discuții să te aștepți și planifică-ți preavizul și celelalte interviuri în funcție de răspuns.

Dificultatea se descrie mai ușor calitativ. Fiecare etapă este un filtru, deoarece afli după fiecare dacă ai avansat, deci un screening slab încheie procesul înainte de orice discuție de design. Partea mai grea pentru majoritatea candidaților este profunzimea sub întrebări suplimentare: schițezi un pipeline, iar intervievatorul adaugă evenimente sosite târziu, o schimbare de schemă într-o sursă din amonte și o întrebare despre cum ai afla că rezultatul este greșit. Candidații care au operat pipeline-uri în producție gestionează de obicei mai bine această evoluție decât cei care doar le-au construit.

Candidații seniori ar trebui să se aștepte la mai multă pondere pe judecată: ce să nu construiască, cum explică un compromis unui cercetător sau unui partener de produs și cum au gestionat o greșeală pe care și-au asumat-o.

Construiește pregătirea în jurul criteriilor pe care OpenAI le numește pentru interviurile de inginerie, apoi adaugă întrebarea despre instrumente și partea comportamentală.

• Soluții bine proiectate. Alege un domeniu pe care îl cunoști, de exemplu jurnale de evenimente sau măsurarea consumului, și schițează tabelele, granularitatea lor și pipeline-ul care le populează. Apoi pune designul la încercare: o reluare după un eșec parțial, un backfill, date întârziate, o coloană redenumită.
• Cod de înaltă calitate. Scrie transformări în Python pentru înregistrări dezordonate și imbricate și păstrează-le lizibile. Exersează funcțiile fereastră, deduplicarea și sesionizarea în SQL până le poți scrie fără sursă de referință și precizează granularitatea fiecărui rezultat înainte de a-l rula.
• Performanță optimă. Pentru fiecare design, numește pasul costisitor și cum l-ai face mai ieftin, de exemplu prin eliminarea partițiilor, procesare incrementală sau pre-agregare.
• Acoperire bună cu teste. Adaugă teste la fiecare soluție exersată și descrie verificările de calitate a datelor pe care le-ai rula în producție. Adăugarea testelor din proprie inițiativă arată obiceiul descris de criteriu.
• Cu și fără instrumente AI. Exersează unele probleme cu un asistent și altele fără, ca niciun format să nu te surprindă. În formatul asistat, povestește cum verifici ce a produs instrumentul.
• Rezistență pentru finale. Repetă interviuri simulate consecutive într-o singură sesiune, deoarece finalele concentrează 4-6 ore de discuții în 1-2 zile.
• Povești comportamentale. Pregătește o defecțiune de pipeline pe care ai gestionat-o, un dezacord privind definiția unei metrici și un compromis pe care l-ai face diferit acum.

Gândește-te la un data engineer a cărui experiență constă mai ales în joburi batch nocturne la o companie de plăți. Își petrece primele sesiuni cu funcții fereastră SQL, apoi exersează explicarea modului în care ar face un backfill sigur la reluare, pentru că acolo sunt poveștile lui reale. Rezolvă și probleme cu un asistent AI și altele fără, astfel încât politica privind instrumentele dintr-un interviu să nu-i schimbe modul de gândire.

Ultimul pas este să spui toate acestea cu voce tare, deoarece fiecare etapă este o conversație. Pagina de interviu simulat SubcueAI îți permite să exersezi cu voce tare întrebări de data engineering înainte de screeningul real.