Anthropic Veri Mühendisi Mülakatı: Süreç ve Hazırlık

Anthropic'ten bir mülakat daveti aldınız ve aşamaların içeriğini ile kuralları öğrenmek istiyorsunuz. Bu bölüm, Anthropic'in mülakatları hakkında açıkça belirttikleriyle veri mühendisliği rolleri için genel uygulamayı birbirinden ayırır. Kurallar önce gelir, çünkü hazırlanma biçiminizi onlar belirler.

Anthropic, her rol için ayrı bir akış yerine tüm rollere uygulanan mülakat yönergeleri yayımlıyor. Belirttikleri:

• Başvuru. Adaylar başvurularının ilk taslağını kendileri yazmalı ve düzeltmek için Claude'u kullanabilir.
• Format. Tüm mülakatlar Google Meet üzerinden yapılır ve Anthropic farklı saat dilimlerine uyum sağlayabilir.
• Canlı kodlama. Teknik roller için Anthropic, Colab ve CodeSignal gibi canlı kodlama araçları kullanır. Adaylar bir şeyleri araştırabilir, ancak temel sözdizimi ve standart kütüphanelerle rahat olmalıdır.
• Ödev (take-home) değerlendirmeleri. Anthropic aksini belirtmedikçe Claude olmadan tamamlanır.
• Canlı mülakatlarda yapay zekâ desteği. Aksi belirtilmedikçe izin verilmez, çünkü Anthropic adayların sorunları gerçek zamanlı olarak nasıl düşündüğünü görmek ister.

Anthropic veri mühendisleri için aşama aşama bir akış yayımlamıyor: tur isimleri, mülakat sayısı ya da sabit bir sıra yok. Recruiter'ınıza her görüşmenin hangi alanları kapsadığını, her oturumda hangi kodlama aracının kullanıldığını ve sürecinizde ödev olup olmadığını sorun.

Planlama için aşağıdaki aşamalar, Anthropic'in tur isimleri değil, veri mühendisliği rolleri için genel hazırlık kategorileridir:

• Recruiter görüşmesi. Geçmişiniz, motivasyonunuz, ekip ve takvim.
• Teknik eleme. Genellikle canlı kodlama ortamında SQL ve Python; sıklıkla yönettiğiniz bir pipeline hakkında sorular.
• Yönetici görüşmesi. Sahip olduğunuz sistemler, hataları nasıl ele aldığınız ve verinizi kullanan kişilerle nasıl çalıştığınız.
• Derin teknik mülakatlar. Veri modelleme, pipeline ve sistem tasarımı ve daha zor SQL.
• Davranışsal ve motivasyon görüşmeleri. Başkalarıyla nasıl çalıştığınız ve bu işi neden özellikle istediğiniz.

Reddit ve Glassdoor paylaşımları tek tek akışları anlatır. Bazı aday anlatımları, hazır bir şemayı sorgulamak yerine kendi şemanızı tasarlamakla başlayan SQL sorularından söz eder. Her paylaşımı, Anthropic'in her veri mühendisini nasıl mülakata aldığı olarak değil, bir ekipteki bir adayın deneyimi olarak değerlendirin.

Anthropic'in değerlendirme hakkındaki en net açıklaması, canlı mülakatlarda yapay zekâ desteğine neden izin vermediğidir: adayların sorunları gerçek zamanlı olarak nasıl düşündüğünü görmek istiyor. Bir veri mühendisi için bu, her teknik soruyu görünür bir akıl yürütme sınavına dönüştürür. Aşağıdaki alanlar rol için genel uygulamadır ve bu sayfadaki örnek sorular, Anthropic'in sorduğunu doğruladığı sorular değil, pratik sorularıdır.

• SQL ve şema tasarımı. Satırları çoğaltmayan join'ler, pencere fonksiyonları, tekilleştirme ve olay verisinde seriler veya oturumlar. Sorgulamadan önce tabloları tasarlamaya ve her birinin granülaritesini açıklamaya hazır olun.
• Veri için Python. Kayıtları net kodla ayrıştırmak, dönüştürmek ve toplamak. Anthropic temel sözdizimi ve standart kütüphanelerle rahatlık istediği için, alışkın olduğunuz paketler alıştırmanın parçası olmazsa diye yalnızca standart kütüphaneyle çözmeyi pratik edin.
• Veri modelleme. Fact ve dimension, zamanla değişen nitelikler ve analistlerin ile araştırmacıların tuzağa düşmeden sorgulayabileceği tablolar.
• Pipeline ve sistem tasarımı. Batch ve streaming, idempotent yazmalar, backfill, geç gelen veri, şema değişiklikleri ve veri kalitesi kontrolleri; gereksinimleri yarıda değiştiren ek sorularla.
• Davranışsal muhakeme. Hataların sahiplenilmesi, metrik tanımları üzerindeki anlaşmazlıklar ve hız ile doğruluk arasındaki ödünleşimler.
• Motivasyon. Neden bu şirket ve bu tür veri işi. Yaptığınız işe bağlanan somut bir yanıt, genel coşkudan daha ağır basar.

Kendinizi makine öğrenmesi uzmanı olarak sunmanız gerekmez. Anthropic, teknik personelinin yaklaşık yarısının daha önce ML deneyimi olmadığını söylüyor; bu yüzden güçlü veri temelleri, ek sorular karşısında savunamayacağınız ML jargonundan daha çok işe yarar. Yine de iş ilanına bakın, çünkü belirli bir ekip ilgili deneyim isteyebilir. Becerilere göre gruplanmış daha fazla pratik soru soru bankalarında.

Anthropic rol bazlı farkları yayımlamıyor; bu yüzden aşağıdaki rol karşılaştırması veri mühendisliği için genel uygulamadır.

• Yazılım mühendisliğine kıyasla. Algoritma bulmacalarına daha az, SQL, veri modelleme ve pipeline güvenilirliğine daha fazla ağırlık. Tasarım soruları, istek karşılayan servisler yerine verinin nasıl aktığı, indiği ve düzeltildiği etrafında döner.
• Veri bilimine kıyasla. Daha az istatistik ve deney tasarımı, analistlerin ve araştırmacıların dayandığı tabloları kurmaya daha fazla odak. Yine de bir metriğin nasıl tanımlandığı sorulabilir, çünkü veri mühendisi çoğu zaman arkasındaki tablonun sahibidir.
• Analitik mühendisliğine kıyasla. Çizgi bulanıktır. Analitik roller raporlama için modelleme ve SQL'e, veri mühendisi rolleri ise veri alımı, dağıtık işleme ve altyapıya daha derin eğilir.

Diğer şirketlere kıyasla, Anthropic'in belirttiği birkaç kural hazırlanma biçiminizi değiştirir. Yapay zekâ politikası açıktır: Anthropic aksini belirtmedikçe canlı mülakatlarda yapay zekâ desteği ve ödevlerde Claude yok. Canlı kodlama sırasında bir şeyleri araştırmak serbesttir; yani sınav, ezberlenmiş sözdiziminden çok nasıl akıl yürüttüğünüz ve ihtiyacınız olanı ne kadar hızlı bulduğunuzdur. Ayrıca her mülakat Google Meet üzerinden yapılır, dolayısıyla seyahat planlamanız gereken bir yüz yüze gün yoktur. Diğer şirketlerin mülakat akışlarını nasıl kurduğuna dair rehberler şirket mülakatları altında.

Anthropic veri mühendisi işe alımı için bir takvim yayımlamıyor. Planlama ekibe, seviyenize ve mülakatçıların müsaitliğine bağlıdır; Anthropic farklı saat dilimlerine uyum sağlayabildiğini söylüyor, bu da ekibin bölgesi dışından mülakata giriyorsanız işinizi kolaylaştırır. Kaç görüşme bekleyeceğinizi ve kararların genelde ne kadar sürdüğünü sormanız gereken kişi recruiter'ınızdır.

Zorluğu niteliksel olarak anlatmak daha kolaydır. Bir şeyleri araştırabilmek sözdizimi ezberleme baskısını azaltır, ama çıtayı başka yerde yükseltir: dokümantasyona bakmanıza izin veren bir mülakatçı, bir fonksiyon imzasını hatırlayıp hatırlamadığınıza değil, nasıl akıl yürüttüğünüze bakıyordur. Yapay zekâ desteği olmadan yaklaşımı, kodu ve kontrolleri kendiniz, yüksek sesle üretirsiniz.

Çoğu aday için zor kısım, ek sorular karşısındaki derinliktir. Bir pipeline tasarlarsınız, mülakatçı geç gelen veriyi ekler, sonra bir şema değişikliğini, sonra çıktının yanlış olduğunu nasıl anlayacağınızı sorar. Üretimde pipeline işletmiş adaylar, bu kaymayı yalnızca kurmuş olanlardan daha iyi karşılama eğilimindedir.

Kıdemli adaylar muhakemeye daha çok ağırlık verilmesini beklemeli: neyi inşa etmeyeceğinize karar vermek, teknik olmayan bir ortağa bir ödünleşimi anlatmak ve geçmişteki bir hatayı sahiplenmek.

Hazırlığınızı Anthropic'in belirttiği koşullar etrafında kurun; çünkü farklı koşullarda çalışmak yanlış alışkanlıklar kazandırır.

• Yapay zekâsız çalışın. Aksi belirtilmedikçe canlı mülakatlar izin vermediği için her alıştırma sorusunu asistansız çözün. Dokümantasyona bakmak serbest; üretilmiş yanıtlar değil.
• Benzer araçlarda çalışın. Ortam tanıdık gelsin diye tarayıcı tabanlı bir not defteri ve çevrimiçi bir kod editöründe çalışın. Temel sözdizimi ve standart kütüphane parmaklarınızın ucunda olsun ve resmi dokümantasyonda cevabı hızlı bulmayı çalışın.
• SQL'de önce şema. Her alıştırma sorusunda, sorguyu yazmadan önce tabloları tasarlayın ve çalıştırmadan önce her sonucun granülaritesini yüksek sesle söyleyin.
• Modelleme ve pipeline'lar. Bildiğiniz bir alan için bir pipeline çizin, sonra zorlayın: kısmi hatadan sonra yeniden çalıştırma, backfill, geç gelen bir batch, adı değişen bir kolon.
• Sesli düşünün. Bir problemi çözerken kendinizi kaydedin ve sessiz kalan anları dinleyin. Anthropic'in görmek istediği şey gerçek zamanlı akıl yürütmedir.
• Ödev verilirse. Aksi söylenmedikçe Claude olmadan tamamlayın. Test, varsayımlarınızı içeren kısa bir README ve hatalı girdinin net ele alınışını ekleyin.
• Davranışsal ve motivasyon. Sahiplendiğiniz bir pipeline hatasını, bir metrik tanımı anlaşmazlığını ve bu işin sizi neden ilgilendirdiğine dair somut bir nedeni hazırlayın.

Yıllardır editöründe daima açık bir yapay zekâ asistanıyla ambar tabloları kuran bir veri mühendisi düşünün. Elemeden önce her alıştırma oturumunda asistanı kapatır, SQL ve Python sorularını yalnızca dokümantasyonla, her adımı anlatarak çözer. İlk oturumlar yavaş gelir, ama mülakata gelindiğinde öneri beklemeden yüksek sesle akıl yürütebilir.

Alıştırma araçları alıştırmada kalmalı. SubcueAI'nin sahte mülakat sayfası veri mühendisliği sorularını önceden sesli prova etmenizi sağlar; canlı mülakatın kendisinde ise Anthropic'in kuralına uyun: aksi belirtilmedikçe yapay zekâ desteği yok.