Intervju för data engineer på OpenAI: process och förberedelser

Du har fått ett mejl från en rekryterare på OpenAI och vill veta vad som händer härnäst innan du godkänner ett schema. Det här avsnittet redovisar vad OpenAI självt uppger om processen och sedan de steg som en intervjuomgång för data engineering brukar innehålla. Se de publicerade uppgifterna som fasta punkter och allt annat som förberedelse.

OpenAI publicerar en allmän intervjuguide snarare än en uppdelning per roll, och ingen separat omgång för data engineers. Det som anges gäller för hela rekryteringen:

• Granskning av cv. Rekryteringsteamet behöver vanligtvis en vecka för att granska ett cv och svara.
• Besked efter varje steg. Kandidater får inom en vecka efter varje steg veta om de går vidare.
• Slutintervjuer. Kandidater tillbringar vanligtvis 4-6 timmar i slutintervjuer med 4-6 personer över 1-2 dagar.
• Format. Intervjuerna är virtuella som standard, och kandidater kan välja att intervjuas på plats på kontoret i San Francisco.
• Slutligt beslut. Kandidater kan räkna med att höra av sig inom en vecka efter slutintervjuerna.

OpenAI publicerar inte hur många intervjuer en data engineer har före slutrundan, vad de kallas eller i vilken ordning de hålls. Din rekryterare är den pålitliga källan för det, så fråga vilka områden varje samtal täcker och om någon del tillåter AI-verktyg.

För planeringens skull är stegen nedan allmänna förberedelsekategorier för data engineering-roller på stora teknikbolag, inte OpenAI:s egna rundnamn:

• Samtal med rekryteraren. Bakgrund, motivation, teamet och logistik, till exempel virtuella eller fysiska slutintervjuer.
• Teknisk screening. Oftast SQL och en del kodning, ofta med frågor om en pipeline du har drivit i produktion.
• Samtal med anställande chef. Systemen du har byggt, datans skala och stökighet och de avvägningar du gjorde.
• Slutintervjuer. Mer djupgående kodning, datamodellering, design av pipelines eller system och beteendesamtal, fördelade på de 4-6 personer som OpenAI beskriver.

Inlägg på Reddit, Glassdoor och liknande forum beskriver enskilda omgångar i detalj. Varje inlägg speglar en kandidat i ett team vid en viss tidpunkt, så använd dem för att se bredden av ämnen snarare än som ett schema.

För tekniska intervjuer säger OpenAI att man i allmänhet letar efter väldesignade lösningar, kod av hög kvalitet, optimal prestanda och bra testtäckning. Kriterierna är skrivna för ingenjörer i allmänhet men passar nästan direkt på dataarbete. Exempelfrågorna på den här sidan är övningsuppgifter, inte frågor som OpenAI har bekräftat att man ställer.

• Väldesignade lösningar: modellering och pipelinedesign. Att välja en tabells granularitet, skilja fakta från dimensioner, avgöra mellan batch och strömning och planera för backfills, sena data och schemaändringar. En design som tål ändrade krav verkar väldesignad; en som bara passar den ursprungliga uppgiften gör det inte.
• Kod av hög kvalitet: Python och SQL som du skulle lansera. Tydliga namn, små funktioner, uttrycklig hantering av nullvärden och felaktiga poster samt joins du kan motivera. Intervjuare bryr sig oftast om du kan förklara varför en fråga är korrekt, inte bara om den körs.
• Optimal prestanda: kostnad och skala. Partitionering, att undvika fullständiga skanningar, att minska shuffles i distribuerade jobb och att veta när ett ungefärligt svar duger. Spåra var flaskhalsen finns innan du föreslår en åtgärd.
• Bra testtäckning: datakvalitet som testning. För en data engineer innebär det enhetstester för transformationer och kontroller av själva datan: radantal mot förväntningar, unika nycklar, aktualitet och varningar när en källa ändrar form.
• Beteendemässigt omdöme. Ägandeskap för ett pipelinehaveri, meningsskiljaktigheter om måttdefinitioner och hur du avgjorde vad du inte skulle bygga.

OpenAI uppger också att förväntningarna på AI och andra verktyg varierar mellan intervjuer. Vissa format tillåter dem avsiktligt, och andra är utformade för att bedöma självständig problemlösning utan AI-verktyg. I ett assisterat format är det din förmåga att styra, granska och rätta verktygets resultat som visas; i ett oassisterat skriver du SQL och kod själv. Följ reglerna varje intervjuare sätter upp och fråga när de är oklara. Fler övningsuppgifter grupperade efter färdighet finns i frågebankerna.

OpenAI publicerar inga skillnader mellan roller, så jämförelsen nedan beskriver allmän praxis inom data engineering, inte OpenAI:s övriga omgångar.

• Jämfört med mjukvaruutveckling. Mindre tyngd på algoritmpussel och mer på SQL, datamodellering och pipelinernas tillförlitlighet. Designfrågor handlar oftare om hur data rör sig, landar och rättas än om tjänster som besvarar förfrågningar. De tekniska kriterier som OpenAI nämner gäller fortfarande, så kodkvalitet och tester spelar lika stor roll som i vilken teknisk omgång som helst.
• Jämfört med data science. Mindre statistik och experimentdesign, mer fokus på att bygga de tabeller som analytiker och forskare förlitar sig på. Du kan ändå få frågan hur ett mått definieras, eftersom en data engineer ofta äger tabellen bakom det.
• Jämfört med analytics engineering. Gränsen är luddig. Analytics-roller lutar oftast mot modellering och SQL för rapportering, medan data engineer-roller går djupare in på inhämtning, distribuerad bearbetning och infrastruktur.

Jämfört med andra stora företag har OpenAI:s publicerade process drag som är värda att planera efter. Slutintervjuerna är koncentrerade till 1-2 dagar, så uthållighet spelar roll: dagens sista samtal granskas lika noga som det första. Verktygspolicyn ändras mellan intervjuer, så fråga före varje session i stället för att anta. Och läftet om svar inom en vecka efter varje steg gör det lättare att planera andra intervjuer och erbjudanden med större säkerhet. Guider till hur andra företag bygger upp sina omgångar finns under företagsintervjuer.

OpenAI publicerar vissa tidsuppgifter, men ingen fullständig tidslinje. Rekryteringsteamet svarar vanligtvis på ett cv inom en vecka, kandidater får besked inom en vecka efter varje steg och det slutliga beslutet kommer oftast inom en vecka efter slutintervjuerna. Slutintervjuerna i sig tar vanligtvis 4-6 timmar med 4-6 personer över 1-2 dagar.

Vad OpenAI inte publicerar är hur många steg en data engineer går igenom före slutrundan, så processens totala längd går inte att räkna ut enbart ur guiden. Fråga din rekryterare hur många samtal du kan förvänta dig och planera uppsägningstid och andra intervjuer utifrån svaret.

Svårighetsgraden är lättare att beskriva kvalitativt. Varje steg fungerar som en grind, eftersom du får veta efter varje om du går vidare, så en svag screening avslutar processen innan något designsamtal börjar. Det svårare för de flesta kandidater är djupet under uppföljningsfrågor: du skissar en pipeline, och intervjuaren lägger sedan till sent anländande händelser, en schemaändring i en uppströmkälla och en fråga om hur du skulle upptäcka att resultatet är fel. Kandidater som har drivit pipelines i produktion hanterar den utvecklingen oftast bättre än de som bara har byggt dem.

Seniora kandidater bör räkna med mer tyngd på omdöme: vad man inte ska bygga, hur man förklarar en avvägning för en forskare eller produktpartner och hur man hanterade ett misstag man själv ägde.

Bygg förberedelserna kring de kriterier som OpenAI nämner för tekniska intervjuer och lägg sedan till verktygsfrågan och den beteendemässiga sidan.

• Väldesignade lösningar. Välj en domän du kan, till exempel händelseloggar eller användningsmätning, och skissa tabellerna, deras granularitet och pipelinen som fyller dem. Pröva sedan designen: en omkörning efter delvis misslyckande, en backfill, sena data, en omdöpt kolumn.
• Kod av hög kvalitet. Skriv Python-transformationer för stökiga, nästlade poster och håll dem läsbara. Öva fönsterfunktioner, deduplicering och sessionisering i SQL tills du kan skriva dem utan hjälpmedel, och ange varje resultats granularitet innan du kör det.
• Optimal prestanda. För varje design: peka ut det dyra steget och hur du skulle göra det billigare, till exempel genom partitionsbeskärning, inkrementell bearbetning eller föraggregering.
• Bra testtäckning. Lägg till tester i varje övningslösning och beskriv de datakvalitetskontroller du skulle köra i produktion. Att lägga till tester ouppmanad visar den vana som kriteriet beskriver.
• Med och utan AI-verktyg. Öva några problem med en assistent och några utan, så att inget format överraskar dig. I det assisterade formatet: berätta hur du verifierar det verktyget producerade.
• Uthållighet inför slutrundan. Öva flera provintervjuer i rad vid ett och samma tillfälle, eftersom slutintervjuerna koncentrerar 4-6 timmars samtal till 1-2 dagar.
• Berättelser för beteendefrågor. Förbered ett pipelinehaveri du ägde, en meningsskiljaktighet om en måttdefinition och en avvägning du skulle göra annorlunda i dag.

Tänk dig en data engineer vars erfarenhet mest består av nattliga batchjobb på ett betalbolag. Hen ägnar de första passen åt SQL-fönsterfunktioner och övar sedan på att förklara hur hen skulle göra en backfill säker att köra om, eftersom det är där de verkliga berättelserna finns. Hen löser också vissa problem med en AI-assistent och andra utan, så att verktygspolicyn i en given intervju inte ändrar hur hen resonerar.

Sista steget är att säga allt detta högt, eftersom varje steg är ett samtal. På SubcueAI:s sida för provintervju kan du öva data engineering-frågor högt innan den riktiga screeningen.