OpenAI Veri Mühendisi Mülakatı: Süreç ve Hazırlık

OpenAI'dan bir işe alım uzmanının e-postası geldi ve bir takvimi kabul etmeden önce sonrasında neyin geleceğini bilmek istiyorsunuz. Bu bölüm, OpenAI'ın kendi sürecini nasıl anlattığını, ardından bir veri mühendisliği döngüsünün genellikle hangi aşamaları içerdiğini sunuyor. Yayımlanan bilgileri sabit noktalar, geri kalanını ise hazırlık konusu olarak değerlendirin.

OpenAI her rol için ayrı döküm yerine genel bir mülakat rehberi yayımlıyor ve veri mühendisleri için ayrı bir döngü yayımlamıyor. Açıkça belirttikleri, işe alımının tamamı için geçerli:

• Özgeçmiş incelemesi. İşe alım ekibi bir özgeçmişi incelemek ve yanıt vermek için genellikle bir hafta harcıyor.
• Her aşamadan sonra karar. Adaylar, her aşamadan sonra ilerleyip ilerlemediklerini bir hafta içinde öğreniyor.
• Final mülakatları. Adaylar genellikle 1-2 gün içinde 4-6 kişiyle 4-6 saatlik final mülakatları yapıyor.
• Format. Mülakatlar varsayılan olarak sanal; adaylar San Francisco ofisinde yüz yüze mülakat yapmayı seçebiliyor.
• Nihai karar. Adaylar, final mülakatlarından sonra bir hafta içinde geri dönüş bekleyebilir.

OpenAI, bir veri mühendisi için finallerden önce kaç mülakat olduğunu, bunların adlarını veya sıralarını yayımlamıyor. Bunun için güvenilir kaynak işe alım uzmanınız; her görüşmenin hangi alanları kapsadığını ve herhangi bir bölümde yapay zeka araçlarına izin verilip verilmediğini sorun.

Planlama için aşağıdaki aşamalar, büyük teknoloji şirketlerindeki veri mühendisliği rollerine yönelik genel hazırlık kategorileridir; OpenAI'ın tur adları değildir:

• İşe alım uzmanı görüşmesi. Geçmişiniz, motivasyonunuz, ekip ve finallerin sanal mı yüz yüze mi olacağı gibi lojistik konular.
• Teknik eleme. Genellikle SQL ve biraz kodlama; çoğunlukla üretimde çalıştırdığınız bir pipeline hakkında sorular.
• İşe alım yöneticisi görüşmesi. Kurduğunuz sistemler, ele aldığınız verinin ölçeği ve dağınıklığı, yaptığınız ödünleşimler.
• Final mülakatları. OpenAI'ın tarif ettiği 4-6 kişiye yayılan daha derin kodlama, veri modelleme, pipeline veya sistem tasarımı ve davranışsal görüşmeler.

Reddit, Glassdoor ve benzeri forumlardaki yazılar tek tek döngüleri ayrıntılı anlatıyor. Her biri belirli bir zamanda belirli bir ekipteki tek bir adayı yansıtır; bu yüzden onları bir takvim olarak değil, konu yelpazesini görmek için kullanın.

OpenAI, mühendislik mülakatları için genel olarak iyi tasarlanmış çözümler, yüksek kaliteli kod, optimum performans ve iyi test kapsamı aradığını söylüyor. Bu ölçütler genel olarak mühendisler için yazılmış olsa da veri işine yakından uyuyor. Bu sayfadaki örnek sorular alıştırma sorularıdır; OpenAI'ın sorduğunu doğruladığı sorular değildir.

• İyi tasarlanmış çözümler: modelleme ve pipeline tasarımı. Tablonun ayrıntı düzeyini seçmek, olguları boyutlardan ayırmak, batch ile streaming arasında karar vermek ve backfill, geç gelen veri ve şema değişikliklerini planlamak. Değişen gereksinimlerde ayakta kalan tasarım iyi tasarlanmış sayılır; yalnızca ilk soruya uyan sayılmaz.
• Yüksek kaliteli kod: yayına alacağınız Python ve SQL. Açık adlar, küçük fonksiyonlar, null ve bozuk kayıtların açıkça ele alınması ve gerekçelendirebileceğiniz join'ler. Mülakatçılar genellikle sorgunun yalnızca çalışıp çalışmadığını değil, neden doğru olduğunu açıklayıp açıklayamadığınızı önemser.
• Optimum performans: maliyet ve ölçek. Bölümleme, tam taramalardan kaçınma, dağıtık işlerde shuffle'ı azaltma ve yaklaşık bir cevabın ne zaman kabul edilebilir olduğunu bilme. Çözüm önermeden önce darboğazın nerede olduğunu söyleyin.
• İyi test kapsamı: test olarak veri kalitesi. Bir veri mühendisi için bu, dönüşümler için birim testleri ve verinin kendisi üzerinde kontroller demektir: beklentiye göre satır sayıları, benzersiz anahtarlar, güncellik ve bir kaynağın biçimi değiştiğinde uyarılar.
• Davranışsal muhakeme. Bir pipeline hatasının sahipliği, metrik tanımları üzerindeki anlaşmazlıklar ve neyi inşa etmeyeceğinize nasıl karar verdiğiniz.

OpenAI ayrıca yapay zeka ve diğer araçlara ilişkin beklentilerin mülakata göre değiştiğini belirtiyor. Bazı formatlar bunlara bilerek izin veriyor, bazıları ise bağımsız problem çözmeyi yapay zeka araçları olmadan değerlendirmek için tasarlanmış. Yardımlı formatta gösterilen beceri, aracın çıktısını nasıl yönlendirdiğiniz, kontrol ettiğiniz ve düzelttiğinizdir; yardımsız formatta SQL ve kodu kendiniz yazarsınız. Her mülakatçının koyduğu kurallara uyun ve belirsizse sorun. Becerilere göre gruplanmış daha fazla alıştırma sorusu soru bankalarında.

OpenAI rol bazında farkları yayımlamıyor; bu yüzden aşağıdaki karşılaştırma veri mühendisliği için genel pratiktir, OpenAI'ın diğer döngüleri hakkında bir beyan değildir.

• Yazılım mühendisliğine kıyasla. Algoritma bulmacalarına daha az, SQL'e, veri modellemeye ve pipeline güvenilirliğine daha fazla ağırlık. Tasarım soruları, istek karşılayan servislerden çok verinin nasıl aktığı, indiği ve düzeltildiği etrafında toplanır. OpenAI'ın saydığı mühendislik ölçütleri yine geçerli; yani kod kalitesi ve testler her mühendislik döngüsünde olduğu kadar önemli.
• 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 bir veri mühendisi çoğu zaman arkasındaki tablonun sahibidir.
• Analitik mühendisliğe kıyasla. Sınır bulanık. Analitik rolleri genellikle raporlama için modelleme ve SQL'e yaslanır; veri mühendisi rolleri ise veri alımı, dağıtık işleme ve altyapıya daha derin iner.

Diğer büyük şirketlerle karşılaştırıldığında OpenAI'ın yayımlanmış sürecinin planlamaya değer özellikleri var. Finaller 1-2 güne sıkıştırılıyor, bu yüzden dayanıklılık önemli: günün son görüşmeniz, ilkiyle aynı titizlikle incelenir. Araç politikası mülakata göre değişiyor; bu yüzden varsaymak yerine her oturumdan önce sorun. Her aşamadan sonra bir hafta içinde yanıt verme taahhüdü de diğer mülakat ve tekliflerinizi daha güvenle planlamanıza olanak tanır. Diğer şirketlerin döngülerini nasıl kurduğuna dair rehberler şirket mülakatları altında.

OpenAI zamanlamaya dair bazı ayrıntıları yayımlıyor, ancak tam bir zaman çizelgesi değil. İşe alım ekibi genellikle bir özgeçmişe bir hafta içinde yanıt veriyor, adaylar her aşamadan sonra bir hafta içinde haber alıyor ve nihai karar genellikle final mülakatlarından sonra bir hafta içinde geliyor. Finallerin kendisi genellikle 1-2 gün içinde 4-6 kişiyle 4-6 saat sürüyor.

OpenAI'ın yayımlamadığı şey, bir veri mühendisinin finallerden önce kaç aşamadan geçtiği; dolayısıyla sürecin toplam uzunluğu yalnızca rehberden çıkarılamıyor. İşe alım uzmanınıza kaç görüşme beklemeniz gerektiğini sorun ve ihbar sürenizi ve diğer mülakatlarınızı bu yanıta göre planlayın.

Zorluğu nitel olarak anlatmak daha kolay. Her aşama bir kapı işlevi görüyor, çünkü her birinden sonra ilerleyip ilerlemediğinizi öğreniyorsunuz; zayıf bir eleme, herhangi bir tasarım görüşmesi başlamadan süreci bitiriyor. Çoğu aday için daha zor kısım, takip soruları altındaki derinlik: bir pipeline çiziyorsunuz, sonra mülakatçı geç gelen olaylar, yukarı akış kaynağında bir şema değişikliği ve çıktının yanlış olduğunu nasıl anlayacağınız sorusunu ekliyor. Üretimde pipeline işletmiş adaylar, yalnızca kurmuş olanlara göre bu kaymayı genellikle daha iyi karşılıyor.

Kıdemli adaylar muhakemeye daha fazla ağırlık verilmesini beklemeli: neyi inşa etmeyeceğiniz, bir ödünleşimi araştırmacıya veya ürün ortağına nasıl anlatacağınız ve sahibi olduğunuz bir hatayı nasıl ele aldığınız.

Hazırlığınızı OpenAI'ın mühendislik mülakatları için saydığı ölçütlerin etrafında kurun, sonra araç sorusunu ve davranışsal tarafı ekleyin.

• İyi tasarlanmış çözümler. Olay günlükleri veya kullanım ölçümü gibi bildiğiniz bir alan seçin; tabloları, ayrıntı düzeylerini ve onları dolduran pipeline'ı çizin. Sonra tasarımı zorlayın: kısmi hatadan sonra yeniden çalıştırma, backfill, geç gelen veri, adı değişen bir sütun.
• Yüksek kaliteli kod. Dağınık, iç içe kayıtlara karşı Python dönüşümleri yazın ve okunabilir tutun. SQL'de pencere fonksiyonlarını, tekilleştirmeyi ve oturumlaştırmayı referanssız yazabilene kadar çalışın; çalıştırmadan önce her sonucun ayrıntı düzeyini söyleyin.
• Optimum performans. Her tasarım için pahalı adımı ve bunu nasıl ucuzlatacağınızı söyleyin; örneğin bölüm budama, artımlı işleme veya ön toplama.
• İyi test kapsamı. Her alıştırma çözümüne test ekleyin ve üretimde çalıştıracağınız veri kalitesi kontrollerini anlatın. İstenmeden test eklemek, ölçütün tarif ettiği alışkanlığı gösterir.
• Yapay zeka araçlarıyla ve araçsız. Bazı soruları asistanla, bazılarını asistansız çözün; böylece hiçbir format sizi şaşırtmaz. Yardımlı formatta aracın ürettiğini nasıl doğruladığınızı sesli anlatın.
• Finaller için dayanıklılık. Peş peşe sahte mülakatları tek oturumda prova edin, çünkü finaller 4-6 saatlik görüşmeyi 1-2 güne sıkıştırır.
• Davranışsal hikâyeler. Sahibi olduğunuz bir pipeline hatasını, bir metrik tanımı anlaşmazlığını ve şimdi farklı yapacağınız bir ödünleşimi hazırlayın.

Deneyimi çoğunlukla bir ödeme şirketindeki gecelik batch işlerinden oluşan bir veri mühendisini düşünün. İlk oturumlarını SQL pencere fonksiyonlarına ayırıyor, sonra bir backfill'i yeniden çalıştırmaya nasıl güvenli hale getireceğini anlatmayı çalışıyor, çünkü gerçek hikâyeleri orada. Ayrıca bazı soruları yapay zeka asistanıyla, bazılarını asistansız çözüyor; böylece belirli bir mülakattaki araç politikası nasıl akıl yürüttüğünü değiştirmiyor.

Son adım bunların hepsini yüksek sesle söylemek, çünkü her aşama bir konuşma. SubcueAI'ın sahte mülakat sayfası, gerçek elemeden önce veri mühendisliği sorularını sesli çalışmanıza olanak tanır.