NADIA. يا بنت. كنتِ محقة في كل شيء، وكان عليّ أن أستمع لك من البداية، لكن لا، كان لازم أروح وأفشل في أول loop مع Anthropic لكي أكتشف هذا بنفسي.
حسنًا، هذا ما حدث. مكالمة Zoom الساعة 11 صباحًا. استيقظت 10:47، لبست الـ hoodie التي نمت بها، وأخذت قهوة بردت قبل أن تبدأ المكالمة أصلًا. interviewer قالت: "أي failure mode في LLMs يقلقك أكثر؟" فقلت: "hallucinations"، كأنني خرجت للتو بفكرة عبقرية أصلية. لم تهز رأسها. لم تتفاعل. فقط انتظرت. ثم قالت: "حسنًا، وما الذي يتغير في هذا عندما تعطي agent قدرة على استخدام الأدوات؟" وهنا دماغي صارت... لا شيء. white noise فعلًا. لم أستطع حتى أن أخرج إجابة سيئة. تمتمت بشيء عن verification steps، فعملت ذلك الوجه. تعرف هذا الوجه؟ أنا مررت بثلاث loops فاشلة في ثلاث شركات مختلفة، ورأيت هذه النظرة بالضبط كل مرة. تعني أن الجولة انتهت، وأنكما الآن فقط تكملان الوقت المتبقي وتتظاهران أن الأمر ليس كذلك.
إذًا نعم. دمّرتها. وقضيت شهرين بعدها أصلح كل شيء كان خطأً في تحضيري، ولم يخبرني أحد بهذا قبل أن أدخل، لذلك ها هو كله هنا.
كان عندي 12 قصة behavioral جاهزة. مشاكل فرق، وشحن تحت ضغط، من النوع المعتاد. وصفر ساعات على AI safety. ولا ساعة واحدة. في Google وMeta، لا أحد يسألك ما الذي تظنه بشأن ما تبنيه. تبنيه، وتطلقه، وتعود للبيت. في Anthropic؟ ربما هذا هو السؤال الوحيد الذي يقرر loop كلها. Nadia تعمل في AI lab مختلفة، وكانت تصرخ في وجهي بشأن هذا لأسابيع. "هم لا يريدون منك buzzwords، يريدون أن يروا هل فعلًا سهرت الليل وأنت تفكر في هذه الأشياء أم لا." وأنا كنت أقول: نعم نعم يا Nadia، فهمت، وتركت الكلام يدخل من أذن ويخرج من الأخرى lol.
Nadia اتصلت بي تلك الليلة، وأول شيء قالته كان: "هل سألوك عن alignment؟" فقلت: نعم. "وأنت قلت hallucinations." نعم. ولم تكن بحاجة حتى إلى أن تكمل.
Anthropic أرسلت لي document عن values الخاصة بهم قبل المقابلة، وكانوا يتوقعون أنني قرأتها. سألوني عن مخاوف privacy في أنظمة AI. وسألوني ماذا سأفعل لو وجدت capability في نموذج يمكن أن تسبب ضررًا. وسألوني عن مرة أثرتُ فيها اعتراضًا لم يكن فريقي يريد سماعه. هذه ليست Amazon من نوع "احكِ لي عن conflict." هم يريدون أن يعرفوا هل يهمك ما الذي يفعله كودك بعد أن تشحنه أم لا. OpenAI تختبر هذا أيضًا بحسب Nadia، بشكل أقل تركيزًا على safety تحديدًا، وأكثر على ما إذا كنت تستطيع الحديث عن أثر ما تبنيه على بشر حقيقيين من دون أن تبدو محفوظًا عن ظهر قلب. وهذا أيضًا هو الجزء الذي تُتخذ فيه قرارات الـ leveling، وهو شيء لا يدركه أغلب الناس. أنا لم أجد STAR مفيدة هنا. إذا كانت عندك قصص حقيقية لترويها فأنت بخير، لكن القصص يجب أن تكون عن ethics وimpact. إذا كان كل ما عندك هو "شحنّا بسرعة تحت ضغط"، فلن يكفي هنا.
coding. تسعون دقيقة. ولا تشبه classic whiteboard problems أبدًا. قالوا لي ابنِ key-value store. SET وGET وDELETE في البداية، ثم filtered scans، ثم TTL expiration مع timestamps، ثم file persistence مع compression. أربع مراحل، وكل مرحلة مبنية فوق السابقة، وinterviewer كانت تضيف قيودًا في الثانية نفسها التي أنتهي فيها من مرحلة، مثل زميل عمل يبدّل الـ spec في منتصف sprint. كان هذا يجننني. Nadia قالت إن OpenAI screen عندها جرت بالطريقة نفسها: ساعة واحدة تبني فيها شيئًا حقيقيًا. OpenAI لديها أيضًا deep-dive تعرض فيه نظامًا بنيته أنت، ثم يمزقون كل قرار اتخذته، وهذا يبدو مرعبًا جدًا بصراحة.
الجزء الذي دمّرني في coding لم يكن المشاكل نفسها. بل الكلام أثناء العمل. عندما أبرمج عادةً، أجرب وأبدأ في الكتابة ثم أعيد التشكيل لاحقًا. لا تستطيع أن تفعل ذلك عندما يكون أمامك 90 دقيقة وشخص يراقبك ويضيف requirement جديدة كل 15 دقيقة. في المحاولة الثانية أجبرت نفسي على التباطؤ. كنت أعيد السؤال بصياغتي أنا، ثم أبني example inputs قبل أن أكتب أي شيء. Nadia نفسها دربتني على هذا؛ كانت توقفني في منتصف الجملة وتسأل: "حسنًا، وما هي corner cases؟" وكان عليّ أن أفكر بصوت عالٍ. صرت أرسم outline لنهجي وأفكر في الـ complexity قبل أن ألمس الكيبورد. وحتى أتأكد مع interviewer أن الاتجاه معقول قبل أن أبدأ في الكتابة. ثم أكتب ببطء، وأعمل debug باستخدام الأمثلة التي صنعتها بنفسي بعد ذلك. كان ذلك يبدو بطيئًا جدًا أثناء التدريب، لكنه جعلني أسرع فعلًا لأنه منعني من السير في طرق خاطئة وإعادة كتابة كل شيء.
system design؟ يا رجل. على كوكب مختلف تمامًا عن system design الخاصة بـ FAANG. لا أحد طلب مني تصميم URL shortener. ولا chat service. Anthropic أرادت مني تصميم inference serving infrastructure لملايين الطلبات، مع الحفاظ على GPU usage مرتفعًا رغم اختلاف أحجام النماذج. batching للطلبات، وإدارة ذاكرة KV cache، والتوجيه إلى الـ instance الصحيحة، وكيف يتراكم الـ latency عبر transformer pipeline. interviewer عندي هي التي بنت serving stack الخاصة بهم. هي شخصيًا كتبتها. عرفت خلال دقيقتين أن تحضيري جاء من فيديوهات YouTube عامة، وشعرت بالنبرة نفسها من أول مكالمة عندما سألتني عن hallucinations. كأنها تقول: حسنًا، هذا الشخص لم يقم بالواجب. OpenAI تسأل أشياء مشابهة عن scaling inference بحسب وصف Nadia. أنت تحتاج خبرة حقيقية مع هذه الأنظمة، ولا يوجد shortcut ولن أتظاهر بوجوده. كنت قد عملت على serving infrastructure في وظيفة سابقة، ومع ذلك احتجت وقتًا حتى أنظم ما أعرفه وأفهم كيف أشرحه من دون أن أتمتم بلا نهاية. وبالمناسبة، إذا احتجت distributed queue ولم يسبق أن لمست واحدة في حياتك، فقط سمّها "distributed queue". لا تدفن نفسك في تفاصيل لا تستطيع الدفاع عنها.
أما الـ timeline، لأن الناس تسأل عنه دائمًا: Anthropic استغرقت حوالي ثلاثة أسابيع من recruiter call إلى الجواب. Nadia قالت إن OpenAI استغرقت ستة أسابيع، وكادت تقتلها من الانتظار، كانت تحدّث بريدها الإلكتروني كالمهووسة. Anthropic تقسم onsite إلى half-day sessions منفصلتين، جلستان أو ثلاث في كل نصف يوم. OpenAI تجعلها يومًا واحدًا طويلًا. الاختفاء بين المراحل طبيعي عند الشركتين. recruiters مدفونون تحت العمل. وإذا جاءك عرض، اطلب 30 إلى 45 دقيقة مع أحد interviewers. اجتماع فقط لتطرح أسئلتك. استمع جيدًا، لأنهم عند تلك النقطة يبيعونك أنت أيضًا.
أنا شغّلت InterviewMan في محاولتي الثانية مع Anthropic، وفي بعض mocks الخاصة بـ OpenAI. في coding challenge التقط أنني نسيت التحقق من TTL عند عمليات القراءة قبل الانتقال إلى المستوى التالي، وهذا بالضبط النوع من الأشياء التي كنت سأفوتها لأنني كنت مركزًا على الوصول إلى المرحلة الرابعة. وفي safety round أعطاني alignment talking points، وأجبت عن سؤال tool-use-and-hallucinations هذه المرة من دون أن تتحول دماغي إلى white noise lol. تتذكر تلك اللحظة في loop الأولى عندما تجمدت تمامًا؟ لم تحصل هذه المرة. وفي system design التقط موضوع GPU usage وbatching كمواضيع أساسية قبل أن تنهي interviewer الـ prompt. فتحت الـ dock، وprocess list، وActivity Monitor على Zoom وReplit وCodeSignal. لا شيء. 12 دولارًا في الشهر على الخطة السنوية، بلا حدود للجلسات، 57,000 مستخدم، وأكثر من 20 خاصية stealth. Interview Coder بسعر 299 دولارًا تغطي coding فقط، وهذا لا يفيدك في safety round ولا في system design اللتين قد تشكلان نصف تقييمك في هذه الأماكن.
Nadia قالت لي إن عليّ أن أمتلك بديلًا جيدًا قبل أن أتفاوض، وكنت أظنها تبالغ. لكنها كانت محقة، أفضل بديل هو أن تكون تؤدي عملًا ممتازًا في وظيفتك الحالية. هذا يزيل كل desperation من تحضيرك، وبالتالي يجعلك تقابل بشكل أفضل أصلًا. كانت محقة في كل شيء تقريبًا lol. كان عليّ أن أستمع لها من البداية.
Ready to Ace Your Next Interview?
Join 57,000+ professionals using InterviewMan to get real-time AI assistance during their interviews.
