Hướng dẫn phỏng vấn Nhà khoa học dữ liệu OpenAI

OpenAI cho biết đội ngũ tuyển dụng thường xem xét hồ sơ và phản hồi trong vòng một tuần. Sau đó, ứng viên nhận được thông tin cập nhật trong vòng một tuần sau mỗi giai đoạn. Các buổi phỏng vấn cuối thường kéo dài tổng cộng 4-6 giờ với 4-6 người trong 1-2 ngày.

Phỏng vấn mặc định được tổ chức trực tuyến và ứng viên có thể chọn phỏng vấn trực tiếp tại văn phòng ở San Francisco. Hãy dùng các vòng sàng lọc, bài tập về nhà, lập trình, tình huống, hành vi và phỏng vấn trực tiếp làm nhóm nội dung chuẩn bị, không xem đó là tên các vòng phỏng vấn chính thức của OpenAI.

Phỏng vấn Nhà khoa học dữ liệu thường kiểm tra bốn năng lực có liên hệ với nhau: thống kê và thực nghiệm, SQL và lập trình, khả năng phán đoán trong mô hình hóa, cùng kỹ năng giao tiếp với người không chuyên.

• Thống kê và thực nghiệm: Xác định quyết định cần đưa ra, giả thuyết, chỉ số, giả định, nguồn sai lệch và cách diễn giải sự không chắc chắn.
• SQL và lập trình: Chuyển một câu hỏi thành các phép biến đổi dữ liệu chính xác, xem xét các trường hợp biên và giải thích cách bạn sẽ kiểm thử công việc.
• Khả năng phán đoán trong mô hình hóa: Chọn phương pháp phù hợp với quyết định, giải thích các đánh đổi và mô tả cách xác thực cũng như các kiểu thất bại.
• Giao tiếp: Liên kết kết quả phân tích với một hành động, phân biệt bằng chứng với suy luận và giải thích các hạn chế bằng ngôn ngữ dễ hiểu.

Các tiêu chí kỹ thuật mà OpenAI công bố gồm giải pháp được thiết kế tốt, mã chất lượng cao, hiệu năng tối ưu và phạm vi kiểm thử tốt. Hướng dẫn đó áp dụng cho phỏng vấn kỹ thuật, vì vậy đừng xem đây là toàn bộ thang đánh giá dành cho Nhà khoa học dữ liệu.

Nhìn chung, trong phỏng vấn Nhà khoa học dữ liệu, mã là bằng chứng thuộc một lập luận rộng hơn: xác định quyết định cần đưa ra, chọn phương pháp thống kê hoặc mô hình hóa, nêu các giả định, xác thực kết quả và giải thích cho người không chuyên. So với các vị trí chú trọng lập trình, câu trả lời của bạn có thể dựa nhiều hơn vào tính hợp lệ của thử nghiệm, cách chọn chỉ số và diễn giải kết quả. Đừng áp dụng chính sách sử dụng công cụ của công ty khác cho quy trình này: OpenAI cho biết kỳ vọng về AI và các công cụ khác thay đổi tùy từng buổi phỏng vấn. Một số hình thức cho phép sử dụng chúng, trong khi những hình thức khác đánh giá khả năng giải quyết vấn đề độc lập mà không dùng công cụ AI.

OpenAI không công bố toàn bộ quy trình kéo dài bao lâu. Các mốc được nêu gồm phản hồi từ bộ phận tuyển dụng sau khi xem xét hồ sơ trong một tuần, cập nhật trong vòng một tuần sau mỗi giai đoạn và phản hồi trong vòng một tuần sau các buổi phỏng vấn cuối.

Các buổi phỏng vấn cuối thường kéo dài 4-6 giờ với 4-6 người trong 1-2 ngày. Hãy xem độ khó nằm ở phạm vi kiến thức và khả năng duy trì sự mạch lạc: bạn có thể cần chuyển đổi giữa thống kê, mã, các đánh đổi trong mô hình hóa và việc giải thích, đồng thời giữ cho giả định và bằng chứng nhất quán.

Hãy xây dựng việc luyện tập xoay quanh các năng lực cốt lõi của vị trí và tập trình bày bằng chứng theo cách người khác có thể kiểm tra.

• Thực nghiệm: Luyện chuyển một câu hỏi sản phẩm mơ hồ thành giả thuyết, thiết kế, bộ chỉ số, kế hoạch phân tích và quy tắc ra quyết định.
• SQL và lập trình: Giải các bài toán dữ liệu trong khi trình bày logic, kiểm tra các trường hợp biên và kiểm thử đầu ra.
• Mô hình hóa: So sánh các phương pháp hợp lý, nêu giả định, chọn tiêu chí đánh giá và thảo luận các kiểu thất bại.
• Giao tiếp: Đưa ra đề xuất ngắn gọn trước, sau đó củng cố bằng bằng chứng, sự không chắc chắn và các hạn chế.
• Bằng chứng hành vi: Chuẩn bị các ví dụ cho thấy cách bạn xử lý bất đồng, yêu cầu mơ hồ, sai sót phân tích và việc giao tiếp giữa các bộ phận.
• Sẵn sàng cho hình thức phỏng vấn: Xác nhận trước mỗi buổi phỏng vấn xem AI hoặc các công cụ khác có được phép sử dụng hay không, đồng thời luyện tập cả cách làm có công cụ hỗ trợ lẫn cách làm độc lập.
• Luyện tập tích hợp: Thực hiện một buổi phỏng vấn thử đi từ phân tích đến đề xuất. Yêu cầu người đánh giá chất vấn các giả định của bạn và đề nghị bạn tóm tắt bằng ngôn ngữ dễ hiểu.