لم تكن بدايتي مع Anthropic موفقة أبدا، فقد أفسدت أول سلسلة مقابلات بالكامل. بعدها جلس معي زميل سابق انتقل إلى مختبر ذكاء اصطناعي آخر وأخذ يشرح لي الأشياء التي كان يفترض أن أدخل وأنا أعرفها، وبعد بضعة أسابيع فقط حصلت على عرض من Anthropic وعرض من OpenAI. الفرق بين المرتين هو موضوع هذه التدوينة.
جولة البرمجة تأخذ تسعين دقيقة ولكنها لا تشبه إطلاقا مسائل السبورة البيضاء التقليدية، وهذا أول ما كان علي فهمه. قالوا لي ابن مخزن key-value، فبدأت بأوامر SET وGET وDELETE، ثم طلبوا filtered scans، وبعدها TTL ينتهي حسب timestamps، وأخيرا file persistence مع compression. كانت أربع مراحل فوق بعضها، أنهي مرحلة فيضيف المحاور قيدا في اللحظة نفسها، تماما مثل زميل يبدل المواصفات عليك وأنت في منتصف sprint، وبصراحة كدت أفقد أعصابي.
حين حكيت لزميلتي قالت إن screen الخاص بها في OpenAI سار على النحو نفسه، ساعة لبناء شيء حقيقي، وهناك أيضا جزء آخر لدى OpenAI تعرض فيه نظاما سبق أن بنيته ثم يبدأون في تفكيك اختياراتك، قرارا وراء قرار.
المشكلة التي هزمتني في جولة البرمجة لم تكن المسائل أصلا، بل أن أتكلم وأنا أحاول حلها، وهو أمر يصعب جدا حين لا تملك إلا تسعين دقيقة وهناك من يراقبك ثم يرمي متطلبا جديدا كل خمس عشرة دقيقة. لهذا تعمدت البطء في المحاولة الثانية، أعيد السؤال بكلامي وأكتب عدة أمثلة للإدخال قبل أي سطر كود. زميلتي لم تكن تتركني أفلت من ذلك في التدريب، تقاطعني وأنا أشرح وتسأل: «حسنا، لكن ما الحالات الطرفية؟» ولا يكون أمامي إلا أن أفكر بصوت عال.
مع الوقت صرت أحدد النهج وأحسب التعقيد قبل أن ألمس لوحة المفاتيح، وأسأل المحاور إن كان الاتجاه معقولا، وبعد موافقته أكتب بهدوء ثم أجرب بأمثلتي وأصلح ما يظهر. كنت أشعر أنني أتحرك ببطء مؤلم، والعجيب أنني صرت أسرع، لأنني لم أعد أغوص في طريق خاطئ ثم أعود لأكتب الحل من أوله.
Ready to ace your next interview?
InterviewMan gives you real-time AI answers during live interviews — undetectable on Zoom, Meet, and Teams.
Try InterviewMan Freeثم جاء تصميم الأنظمة، وهنا انس كل ما ذاكرته لتصميم الأنظمة في FAANG، فلا شيء منه نفعني. لم يقل أحد صمم URL shortener، ويا ليت السؤال كان كذلك، ولم يكن هناك chat service أيضا، بل طلبت Anthropic بنية inference تستوعب ملايين الطلبات وتحافظ في الوقت نفسه على استخدام GPU عاليا مع نماذج بأحجام مختلفة. دخلنا في batching وذاكرة KV cache، ثم توجيه الطلب إلى instance الصحيحة، ووصل الكلام إلى تراكم latency داخل transformer pipeline.
والمشكلة أن محاوري هو نفسه من بنى serving stack عندهم، أي إنه كتبها بيده، فعرف في دقيقتين أنني حضرت من فيديوهات YouTube عامة. هذا هو التحذير نفسه الذي سمعته من زميلتي، فقد كان تصميم الأنظمة في OpenAI معها عن scaling inference وكان محاورها ممن عملوا مباشرة على نظام الإنتاج. ينبغي أن تكون قد اشتغلت فعلا بهذه الأشياء، لا أن تقرأ عنها فقط.
أنا لمست serving infrastructure في عمل سابق فأنقذني ذلك، ومع هذا قضيت أسبوعين أرتب معرفتي حتى أشرحها من دون أن أتيه في كلام يمتد عشرين دقيقة. ونصيحة أخوية، إن احتجت إلى distributed queue وأنت لم تستخدم واحدة من قبل فسمها «distributed queue» وانتهى، لا تحفر لنفسك حفرة من التفاصيل ثم تعجز عن الدفاع عنها.
المهم أنني شغلت InterviewMan في محاولتي الثانية مع Anthropic، وشغلته أيضا في بعض المقابلات التجريبية مع OpenAI. في تحدي البرمجة نبهتني الأداة إلى أنني نسيت فحص TTL عند القراءة قبل المستوى التالي، وهذا بالضبط ما كان سيمر علي وأنا مشغول بالوصول إلى المرحلة الرابعة. وفي جولة السلامة أعطتني نقاطا عن alignment، فلم أتجمد هذه المرة أمام سؤال tool use وhallucinations، أما في تصميم الأنظمة فقد التقطت استخدام GPU وbatching بوصفهما لب السؤال والمحاور لم ينته بعد من طرحه.
بعدها فتشت dock وprocess list وActivity Monitor على Zoom وReplit وCodeSignal، والنتيجة لا شيء. السعر اثنا عشر دولارا شهريا مع الاشتراك السنوي، أي 144 لسنة، ولا توجد حدود للجلسات، والعداد العام يعرض 57,000 مستخدم، مع تقييم 4.8 نجوم من 257 مراجعة وأكثر من عشرين ميزة stealth مدمجة. Interview Coder سعره 299 ولا يقدم إلا البرمجة، وهذا لا يفيد في جولة السلامة وتصميم الأنظمة، وهما قد يشكلان نصف درجتك تقريبا في هذه الشركات. وهناك قراءة أوسع وأقرب للفئة في مقارنة InterviewMan وInterview Coder 2.
الجزء السلوكي هو أكثر ما يسيء الناس فهمه، لأنه في الحقيقة ليس سلوكيا بالمعنى المعتاد. Anthropic أرسلت وثيقة القيم قبل المقابلة، وكان متوقعا مني أن أقرأها. أول سؤال كان: أي failure mode في LLMs يقلقني أكثر؟ ثم جاء السؤال التالي: ما الذي يتغير حين تعطي agent صلاحية tool use؟ طريقة STAR لم تنفعني، وحكاياتي السلوكية عن خلافات الفريق لم تصل إلى شيء. هم يريدون أن يعرفوا هل يهمك فعلا ما يفعله الكود بعد إطلاقه. وOpenAI تختبر هذا أيضا.
وبما أن الناس يسألون دائما عن المدة، فقد استغرقت Anthropic نحو ثلاثة أسابيع من مكالمة مسؤول التوظيف حتى الرد. زميلتي قالت إن OpenAI استغرقت معها ستة أسابيع وكادت تقتلها من الانتظار. Anthropic تقسم الجولة النهائية إلى جلستين منفصلتين، كل واحدة نصف يوم وتضم جولتين أو ثلاثا، بينما OpenAI تجمعها في يوم طويل واحد. اختفاء مسؤولي التوظيف بين المراحل أمر معتاد في الشركتين، فهم غارقون في العمل.
وإذا وصلك عرض، اطلب ثلاثين إلى خمس وأربعين دقيقة مع أحد المحاورين، واجعل اللقاء للأسئلة فقط، ثم استمع جيدا لأنهم في تلك اللحظة هم من يحاولون إقناعك.
أنا متأكد أن الآراء كثيرة حول استخدام الذكاء الاصطناعي في المقابلات الحقيقية. تركيزي هنا كان أساسا على مختبرات النماذج المتقدمة، وعلى الجولات الحقيقية لا الافتراضية. نجح الأمر معي، وهذا لا يعني أنه سينجح معك.
Ready to Ace Your Next Interview?
Join 57,000+ professionals using InterviewMan to get real-time AI assistance during their interviews.
