OpenAI 資料工程師面試：流程與準備

你收到了 OpenAI 招募人員的郵件，在答應面試時程之前，想先知道接下來會發生什麼。本節先說明 OpenAI 自己公布的流程資訊，再介紹資料工程面試通常包含的階段。請把官方公布的事實視為固定的參考點，其餘內容都當作準備建議。

OpenAI 公布的是一份通用面試指南，而非逐個職位的詳細拆解，也沒有為資料工程師另外公布一套面試流程。它明確說明、適用於全公司招募的內容如下：

• 履歷審查。招募團隊通常需要一週時間審查履歷並回覆。
• 每個階段之後的決定。每個階段結束後一週內，候選人會得知自己是否進入下一關。
• 最終面試。候選人通常會在 1-2 天內與 4-6 位面試官進行共 4-6 小時的最終面試。
• 形式。面試預設在線上進行，候選人也可以選擇到舊金山辦公室現場面試。
• 最終決定。候選人應預期在最終面試後一週內收到回覆。

OpenAI 沒有公布資料工程師在最終面試之前要經歷幾場面試、各場叫什麼名稱，或是先後順序為何。最可靠的資訊來源是你的招募人員，請詢問每場談話涵蓋哪些領域，以及是否有環節允許使用 AI 工具。

以下階段僅供規劃之用，屬於大型科技公司資料工程職位常見的準備類別，並非 OpenAI 的正式輪次名稱：

• 招募人員談話。背景、動機、團隊情況，以及最終面試是線上還是現場等安排。
• 技術初篩。通常是 SQL 加上一些程式設計，經常會問到你在正式環境中運行過的某條資料管線。
• 用人主管談話。你建構過的系統、你處理過的資料規模與混亂程度，以及你做出的取捨。
• 最終面試。更深入的程式設計、資料建模、管線或系統設計，以及行為面試，分散在 OpenAI 所說的 4-6 位面試官之間。

Reddit、Glassdoor 等論壇上的貼文詳細描述了個別的面試經歷。每一篇都只反映某位候選人在某個團隊、某個時間點的情況，因此請用它們了解題目的大致範圍，而不要當作時程表。

對於工程類面試，OpenAI 表示通常看重設計良好的解決方案、高品質的程式碼、最佳的效能以及充分的測試覆蓋。這些標準是針對廣義的工程師所寫，但與資料工作高度吻合。本頁的範例問題只是練習題，並非 OpenAI 確認會問的題目。

• 設計良好的解決方案：建模與管線設計。選擇資料表的粒度、區分事實表與維度表、在批次與串流之間做決定，並為回填、延遲到達的資料和表結構變更做好規劃。能經得起需求變化的設計才算設計良好；只適合原始題目的設計則不然。
• 高品質程式碼：可以直接上線的 Python 與 SQL。清晰的命名、短小的函式、對空值和格式錯誤記錄的明確處理，以及你能說明理由的關聯查詢。面試官通常更在意你能否解釋查詢為什麼正確，而不只是能否執行。
• 最佳效能：成本與規模。分區、避免全表掃描、減少分散式作業中的 shuffle，以及知道何時可以接受近似結果。在提出修正方案之前，先說明瓶頸在哪裡。
• 充分的測試覆蓋：把資料品質當作測試。對資料工程師而言，這意味著對轉換邏輯做單元測試，並對資料本身做檢查：列數是否符合預期、主鍵是否唯一、資料新鮮度，以及資料來源結構改變時觸發警報。
• 行為判斷。你對一次管線故障所承擔的責任、在指標定義上的分歧，以及你如何決定不做哪些事情。

OpenAI 還表示，對 AI 及其他工具的要求因面試而異。有些形式刻意允許使用，另一些則旨在評估不借助 AI 工具的獨立解決問題能力。在允許使用工具的形式中，考察的是你如何指揮、檢查並修正工具的輸出；在不允許的形式中，則由你自己寫出 SQL 和程式碼。請遵守每位面試官設定的規則，規則不清楚時要提問。依技能分類的更多練習題見題庫。

OpenAI 沒有公布各職位之間的差異，因此下面的比較是資料工程的通行做法，並不代表 OpenAI 其他職位的面試。

• 與軟體工程相比。演算法難題的比重較低，更看重 SQL、資料建模和管線可靠性。設計題往往圍繞資料如何流動、落地和修正，而不是處理請求的服務。OpenAI 提到的工程標準依然適用，所以程式碼品質和測試與任何工程面試一樣重要。
• 與資料科學相比。統計與實驗設計較少，更多是建構分析師和研究人員所依賴的資料表。你仍可能被問到某個指標如何定義，因為資料工程師常常負責該指標背後的資料表。
• 與分析工程相比。界線比較模糊。分析類職位通常偏向報表所需的建模和 SQL，而資料工程師職位則更深入資料擷取、分散式處理和基礎設施。

與其他大公司相比，OpenAI 公布的流程有幾個值得提前規劃的特點。最終面試集中在 1-2 天內，所以體力很重要：當天最後一場談話受到的審視與第一場相同。工具政策因面試而異，所以請在每場之前詢問，不要想當然。而且，每個階段後一週內回覆的承諾，讓你能更有把握地安排其他面試和錄取。其他公司如何安排面試流程的指南，見公司面試。

OpenAI 公布了一些時間方面的細節，但沒有給出完整的時間線。招募團隊通常在一週內回覆履歷，每個階段後一週內通知候選人，最終面試結束後一週內通常會給出最終決定。最終面試本身通常需要 4-6 小時，由 4-6 位面試官在 1-2 天內完成。

OpenAI 沒有公布的是，資料工程師在最終面試之前要經歷多少個階段，因此僅憑這份指南無法推算整個流程的總時長。請向招募人員詢問會有幾場談話，並依據答案安排你的離職通知期和其他面試。

難度更適合用定性的方式來描述。每個階段都是一道關卡，因為每次之後你都會得知自己是否晉級，所以初篩表現不佳會在任何設計討論開始之前就結束流程。對大多數候選人來說，更難的是在追問之下的深度：你勾勒出一條管線，面試官隨後加入延遲到達的事件、上游資料來源的表結構變更，以及一個問題：你如何知道輸出是錯的。在正式環境中運行過管線的候選人，通常比只建構過管線的人更能應對這種變化。

資深候選人應預期會更看重判斷力：什麼不該做、如何向研究人員或產品夥伴解釋一項取捨，以及如何處理自己犯下的錯誤。

請圍繞 OpenAI 為工程面試列出的標準來準備，然後再加上工具問題和行為面試這兩個方面。

• 設計良好的解決方案。選一個你熟悉的領域，例如事件日誌或用量計量，畫出資料表、它們的粒度以及填充它們的管線。然後對設計施壓：部分失敗後重跑、回填、延遲資料、欄位被重新命名。
• 高品質程式碼。針對雜亂的巢狀記錄撰寫 Python 轉換，並保持可讀。練習 SQL 中的視窗函式、去重和工作階段切分，直到不看參考資料也能寫出來，並在執行前說明每個結果的粒度。
• 最佳效能。對每個設計，指出代價最高的步驟以及如何降低成本，例如分區裁剪、增量處理或預先聚合。
• 充分的測試覆蓋。為每道練習題的解答加上測試，並描述你在正式環境中會執行的資料品質檢查。主動加入測試，體現的正是這項標準所描述的習慣。
• 有 AI 工具與沒有 AI 工具。一部分題目借助助手練習，一部分不借助，這樣任何一種形式都不會讓你措手不及。在允許使用工具的形式中，要邊做邊說明你如何驗證工具給出的結果。
• 最終面試的體力。一次性連續進行多場模擬面試，因為最終面試把 4-6 小時的談話集中在 1-2 天內。
• 行為面試的故事。準備好一次你負責的管線故障、一次關於指標定義的分歧，以及一個你現在會換一種方式處理的取捨。

設想一位資料工程師，他的經驗主要是在一家支付公司運行夜間批次作業。他在前期花時間練習 SQL 視窗函式，然後練習說明如何讓回填可以安全地重跑，因為他真實的故事就在這裡。他還讓一部分題目借助 AI 助手完成，一部分不借助，這樣某場面試的工具政策不會改變他的思考方式。

最後一步是把這一切大聲說出來，因為每個階段都是一場對話。SubcueAI 的模擬面試頁面可以讓你在正式初篩之前出聲練習資料工程問題。