กระบวนการสัมภาษณ์ OpenAI ทีละขั้นตอน

คุณต้องการรายการขั้นตอน และฉบับที่ตรงไปตรงมาก็มาพร้อมข้อควรระวัง ส่วนนี้ให้รูปแบบที่ผู้สมัครรายงานตรงกันมากที่สุด พร้อมเหตุผลว่าทำไมคุณควรยืนยันข้อมูลนี้แทนที่จะเชื่อทั้งหมด OpenAI เติบโตอย่างรวดเร็ว และลูปการจ้างงานที่เติบโตเร็วก็มักถูกปรับเปลี่ยนบ่อยครั้ง

• รอบคัดกรองกับรีครูทเตอร์ ตำแหน่ง ทีม ระดับ และสิ่งที่คุณจะทำ ลองถามในรอบนี้ว่ามีรอบไหนบ้างที่นัดไว้สำหรับคุณ
• รอบคัดกรองด้านเทคนิค การเขียนโค้ดเชิงปฏิบัติในสภาพแวดล้อมที่ใช้งานได้จริง เน้นการสร้างสิ่งที่ทำงานได้จริง
• รอบ take-home หรือโปรเจกต์ที่กำหนดขอบเขต มีรายงานสำหรับหลายตำแหน่งวิศวกรรม ปกติใช้เวลาไม่กี่ชั่วโมงพร้อมสรุปเป็นลายลักษณ์อักษร
• รอบ onsite ผสมผสานระหว่างการเขียนโค้ด การออกแบบระบบหรือ ML และการทบทวนงาน take-home พร้อมคำถามต่อเนื่อง
• บทสนทนาเชิงวิจัย สำหรับตำแหน่งวิจัย เป็นการพิจารณางานในอดีตของคุณอย่างลึกซึ้งแทนที่จะเป็นโจทย์ดีไซน์
• บทสนทนาเรื่องพันธกิจและค่านิยม ทำไมต้องเป็นงานนี้ และคุณคิดอย่างไรกับการนำระบบที่ทรงพลังไปใช้อย่างมีความรับผิดชอบ

ให้มองว่านี่คือแผนที่ ไม่ใช่ตารางเวลาที่ตายตัว ศูนย์รวม กระบวนการสัมภาษณ์ตามบริษัท ครอบคลุมลูปที่มีความเสถียรมานานกว่า หากคุณต้องการมุมมองเปรียบเทียบ

สิ่งที่มีรายงานว่าเป็นจุดเน้นคืองานที่คล้ายกับงานจริง ได้แก่ การเขียนโค้ดที่รันได้ การอ่านอินเทอร์เฟซที่ไม่คุ้นเคย และการทำให้บางสิ่งใช้งานได้จริงภายในกรอบเวลาที่กำหนด สิ่งนี้เปลี่ยนวิธีที่คุณควรเตรียมตัว ความเร็วในการนึกอัลกอริทึมจากตำราสำคัญน้อยกว่าความคล่องแคล่วในสภาพแวดล้อมของคุณเอง ความสบายใจในการอ่านเอกสารแบบไม่ได้เตรียมตัวมาก่อน และความเต็มใจที่จะทดสอบไปเรื่อย ๆ แทนที่จะทำตอนท้ายสุด

สิ่งนี้ยังเปลี่ยนต้นทุนของความเงียบด้วย ในรอบเชิงปฏิบัติ ผู้สัมภาษณ์ที่ไม่ได้ยินเหตุผลของคุณจะมีสิ่งที่ให้คะแนนได้น้อยมากจนกว่าโค้ดจะรันได้ การพูดออกมาว่าคุณกำลังจะลองทำอะไรและเพราะอะไร ไม่ใช่คำพูดที่ไร้สาระ แต่เป็นสัญญาณส่วนใหญ่

วิศวกร machine learning คนหนึ่งที่ย้ายมาจากงานด้านโครงสร้างพื้นฐานใช้เวลาหนึ่งเดือนฝึกซ้อมอัลกอริทึมก่อนรอบคัดกรองของ OpenAI จากนั้นก็ประสบปัญหากับงาน take-home ที่ส่วนใหญ่ให้เธอเชื่อมต่อ API ที่ไม่คุ้นเคยและปกป้องดีไซน์เป็นลายลักษณ์อักษร การฝึกซ้อมไม่ได้สูญเปล่า แต่มันฝึกทักษะผิดจุด การฝึกอธิบายออกเสียงดัง ๆ พร้อมถูกขัดจังหวะ คือสิ่งที่โหมดฝึกซ้อม mock interview มีไว้สำหรับ

รอบนี้คือการประเมินจริง และผู้สมัครที่มองว่าเป็นแค่บทสนทนาสบาย ๆ มักให้คำตอบที่บางเบา คุณไม่จำเป็นต้องมี position paper คุณต้องการคำอธิบายที่เจาะจงและตรงไปตรงมาว่าทำไมคุณอยากทำงานนี้ และคุณคิดอย่างไรกับผลกระทบของสิ่งที่คุณสร้างขึ้น

• มีเหตุผลที่ชัดเจน ปัญหาที่เจาะจงซึ่งคุณอยากทำงานด้วยดีกว่าความกระตือรือร้นทั่วไปต่อวงการ
• ยกตัวอย่าง tradeoff จริงที่คุณเคยทำ ครั้งที่คุณชะลอการเปิดตัว เพิ่ม guardrail หรือคัดค้านการตัดสินใจปล่อยงาน
• อ่านเอกสารที่เผยแพร่แล้ว ความสามารถในการพูดคุยเกี่ยวกับจุดยืนที่บริษัทประกาศไว้เองคือมาตรฐานพื้นฐาน ไม่ใช่โบนัส
• ซื่อสัตย์เรื่องความไม่แน่ใจ การบอกว่าคุณไม่รู้อะไรฟังดูดีกว่าความมั่นใจที่ท่องจำมาซึ่งคุณปกป้องไม่ได้เมื่อถูกถามต่อ

กฎเดียวกันนี้ใช้ได้กับทุกที่ในลูป นั่นคือคำตอบที่คุณเคยพูดออกเสียงมาแล้วครั้งหนึ่งดีกว่าคำตอบที่คุณเพียงแค่คิดไว้ในหัวอย่างเห็นได้ชัด

การเตรียมตัวนั้นตรงไปตรงมา การฝึกซ้อมนำเสนองานวิจัย การฝึกตอบคำถามต่อเนื่องเกี่ยวกับงาน take-home และการฝึกบทสนทนาเรื่องพันธกิจ ล้วนเป็นการเตรียมตัวปกติ และการทำสิ่งเหล่านี้ออกเสียงดัง ๆ คือส่วนที่ผู้สมัครส่วนใหญ่มักข้ามไป

ความช่วยเหลือแบบสดระหว่างสัมภาษณ์เป็นคำถามที่แคบกว่าและขึ้นอยู่กับแต่ละรอบ วิดีโอคอลแบบพูดคุยกับแบบฝึกหัดเขียนโค้ดที่แชร์หน้าจอเป็นสถานการณ์ที่ต่างกัน และงาน take-home มักมีกฎของตัวเองที่ระบุชัดเจนว่าคุณใช้เครื่องมืออะไรได้บ้าง อ่านกฎเหล่านั้น เพราะนั่นคือคำตอบจริงสำหรับรอบนั้น ไม่ใช่สิ่งที่ผู้ให้บริการรายใดอ้าง

SubcueAI มีพื้นผิวช่วยเหลือแบบสดสองแบบ ได้แก่ แอปเดสก์ท็อปแบบเนทีฟสำหรับ macOS และ Windows และแผงด้านข้างของส่วนขยายเบราว์เซอร์สำหรับการโทรผ่านแท็บเบราว์เซอร์ และไม่มีตัวไหนเข้าร่วมการโทรในฐานะ meeting bot หรือแทรกสิ่งใดเข้าไปในหน้าประชุม ไม่มีตัวไหนรอดพ้นจากการแชร์หน้าจอ รอบที่ถูกบันทึก หรือเครื่องที่บริษัทควบคุมดูแล ข้อจำกัดเหล่านั้นเขียนไว้อย่างชัดเจนที่ศูนย์รวม ความสามารถในการตรวจจับ