Intervjuguide för dataforskare hos Anthropic

Använd inledande samtal, hemuppgift, kodning, fall, beteendefrågor och slutintervjuer som förberedelsekategorier, inte som officiella namn på intervjuomgångar hos Anthropic. Anthropic genomför alla intervjuer via Google Meet och kan ta hänsyn till olika tidszoner.

• Inledande samtal: Förbered en kortfattad beskrivning av din erfarenhet, motivation och koppling till rollen som dataforskare.
• Hemuppgift: Om Anthropic ger dig en uppgift ska du slutföra den utan Claude, om inget annat anges. Gör antaganden, kontroller, analys och slutsatser lätta att följa.
• Kodning: För tekniska roller använder Anthropic verktyg för livekodning, exempelvis Colab och CodeSignal. Du får slå upp saker, men bör kunna grundläggande syntax och standardbibliotek. AI-hjälp är inte tillåten under liveintervjuer om Anthropic inte anger något annat.
• Fall: Öva på att omvandla ett tvetydigt beslut till en mätbar fråga, en analysplan och en rekommendation.
• Beteendefrågor: Förbered belägg för hur du har hanterat samarbete, meningsskiljaktigheter, misstag och beslut under osäkerhet.
• Slutintervjuer: Eftersom intervjuer hos Anthropic sker på distans kan du använda denna kategori för att öva på att växla mellan tekniskt resonemang, omdöme och kommunikation via Google Meet.

Inför intervjuer för roller som dataforskare bör du i allmänhet utgå från kompetenserna i rollbeskrivningen, inte från antagna namn på intervjuomgångar.

• Statistik och experiment: Formulera hypoteser, välj mätvärden, diskutera randomisering och statistisk styrka, identifiera systematiska fel och tolka osäkerhet.
• SQL och kodning: Omvandla data, skriv tydliga frågor, hantera saknade eller duplicerade poster, felsök logik och förklara komplexitet.
• Omdöme vid modellering: Välj en rimlig baslinje, förhindra dataläckage, välj valideringsmetoder och koppla modellens avvägningar till beslutet som ska fattas.
• Kommunikation av resultat: Presentera slutsatsen, kvantifiera osäkerheten, skilj belägg från antaganden och förklara tekniska resultat för personer utan specialistkunskaper.

Anthropic beskriver icke-tekniska intervjuer som informella samtal om erfarenhet och motivation, med tid för kandidatens frågor. För tekniska roller används verktyg för livekodning, exempelvis Colab och CodeSignal. Förberedelser för en roll som dataforskare bör därför omfatta både praktiskt analytiskt resonemang och lättillgängliga förklaringar.

Anthropic uppger också att ungefär hälften av den tekniska personalen saknade tidigare erfarenhet av ML och att ungefär hälften har doktorsexamen. Denna variation innebär att du bör göra dina egna meriter tydliga: förklara vad du byggde, varför du valde ett visst tillvägagångssätt, hur du kontrollerade det och vad arbetet ledde till.

Anthropic publicerar ingen information om hur lång tid processen tar. Däremot anges att varje intervju hålls via Google Meet och att olika tidszoner kan tillgodoses.

Utmaningen i förberedelserna är bredden. En kandidat till en roll som dataforskare kan behöva gå från experimentdesign till SQL och från modellval till en rekommendation på vardagligt språk. Öva på varje övergång utan att tappa bort antaganden, belägg eller beslutssammanhang.

Utgå från bedömningsområdena i dina förberedelser i stället för att memorera svar.

• Experiment: Utarbeta en experimentplan med en hypotes, ett primärt mätvärde, skyddsmått, möjliga källor till systematiska fel och en tolkning för olika utfall.
• SQL och kodning: Lös dataomvandlingar i en notebook-liknande miljö. Öva utan AI, men använd dokumentation eller vanliga sökningar vid behov.
• Modellering: Jämför en baslinje med ett mer komplext tillvägagångssätt och motivera sedan valideringen, felanalysen och beslutströskeln.
• Kommunikation: Presentera samma analys för en tekniskt kunnig kollega och en person utan specialistkunskaper genom att ändra ordvalet, men inte beläggen.
• Belägg från erfarenheter: Förbered kortfattade exempel som visar din handling, ditt resonemang, resultatet och vad du skulle ändra.

En övningsintervju kan visa var ditt resonemang blir svårt att följa. Granska inspelningen för att hitta antaganden utan stöd, oförklarad kod och slutsatser som går längre än vad data medger.