Bei Anthropic bin ich beim ersten Anlauf gescheitert, und zwar ordentlich. Danach ging eine frühere Kollegin mit mir durch, was ich vor diesem Gespräch eigentlich hätte wissen sollen. Sie arbeitete inzwischen bei einem anderen KI-Labor. Ein paar Wochen vergingen, dann hatte ich von Anthropic wie auch von OpenAI ein Angebot. Beim zweiten Versuch war eben einiges anders.
Nehmen wir nur die Coding-Runde. Neunzig Minuten, mit den klassischen Aufgaben am Whiteboard nichts zu tun, und vor mir lag ein Key-Value-Store. SET GET DELETE reichten bloß für den Anfang. Kaum lief das, wollten sie gefilterte Scans sehen, danach einen TTL-Ablauf mit Zeitstempeln und als vierte Stufe Dateipersistenz mit Komprimierung. Alles baute aufeinander auf. Mein Interviewer wartete förmlich darauf, dass ich einen Teil fertig bekam, und hängte sofort die nächste Bedingung dran.
Wie der Kollege, der mitten im Sprint wieder einmal die Spezifikation ändert. Es trieb mich in den Wahnsinn. Bei ihrem OpenAI-Screen hatte meine frühere Kollegin eine Stunde lang ebenfalls etwas Reales bauen müssen. Dort kommt noch die genaue Besprechung eines Systems dazu, das man selbst gebaut hat. Du stellst es vor, danach nehmen sie jede deiner Entscheidungen auseinander.
Und ausgerechnet die Aufgaben waren nicht einmal mein eigentliches Problem, das Reden war es. Alle fünfzehn Minuten etwas Neues, neunzig Minuten lang, während jemand jede Bewegung beobachtet. Beim zweiten Mal sprach ich die Frage deshalb zuerst noch einmal in meinen Worten aus und machte Beispieleingaben. Geschrieben wurde noch nichts. Sie unterbrach mich ohnehin mitten im Satz: „Okay, aber welche Grenzfälle gibt es?“ Lautes Denken gehörte also dazu, ob es mir gefiel oder nicht.
Ich skizzierte den Ansatz, dachte über die Komplexität nach und ließ die Tastatur in Ruhe. Sogar ob meine Richtung vernünftig klang, klärte ich vorher mit dem Interviewer. Dann erst schrieb ich, eher langsam, und prüfte alles mit meinen Beispielen. Beim Üben hasste ich dieses Tempo. Nur sparte es mir die falschen Abzweigungen und das anschließende Neuschreiben, wodurch ich am Ende tatsächlich schneller war.
Ready to ace your next interview?
InterviewMan gives you real-time AI answers during live interviews — undetectable on Zoom, Meet, and Teams.
Try InterviewMan FreeBeim Systemdesign merkte ich dann, wie wenig mir die übliche Vorbereitung brachte. Vergiss alles, was du für FAANG-Systemdesign gelernt hast, jedenfalls war es für diese Aufgabe wertlos. Einen URL-Shortener hätte ich mit Handkuss genommen. Gefragt wurde keiner, auch kein Chatdienst. Stattdessen: Inferenz-Infrastruktur für Millionen von Anfragen entwerfen, verschiedene Modellgrößen unterbringen und dabei die GPUs gut auslasten. Am Batching kam ich nicht vorbei.
Der Speicher für den KV-Cache musste verwaltet werden, Anfragen gehörten zur richtigen Instanz geroutet, und dann war da noch die Latenz, die sich durch eine Transformer-Pipeline immer weiter summiert. Nun hatte mein Interviewer den Serving-Stack selbst gebaut. Wirklich selbst, er hatte das Teil persönlich geschrieben. Meine YouTube-Vorbereitung durchschaute er nach zwei Minuten. Genau davor hatte mich meine frühere Kollegin gewarnt, denn bei OpenAI sollte sie Inferenz skalieren und saß ebenfalls jemandem gegenüber, der das echte Produktionssystem aus praktischer Arbeit kannte.
Mit diesem Kram muss man einmal wirklich gearbeitet haben. Dass ich in einem früheren Job Serving-Infrastruktur angefasst hatte, rettete mich. Was ich wusste, war trotzdem noch lange nicht ordentlich sortiert. Ein paar Wochen brauchte ich, bis ich darüber sprechen konnte, ohne zwanzig Minuten lang herumzureden. Noch etwas, das mir geholfen hat: Wenn du eine verteilte Queue brauchst, aber nie eine benutzt hast, dann sag einfach „verteilte Queue“. Jeder weitere Ausflug in Details, die du nicht verteidigen kannst, macht das Loch nur tiefer.
Also ließ ich beim zweiten Anthropic-Versuch InterviewMan mitlaufen, vorher auch bei einigen OpenAI-Mock-Interviews. Gleich in der Coding-Aufgabe erwischte mich das Tool bei einem Fehler: Vor der nächsten Stufe hatte ich beim Lesen die TTL nicht geprüft. Mein Kopf war schon bei Stufe vier, natürlich. In der Safety-Runde halfen mir die Stichpunkte zum Alignment, sodass mich die Frage zu Tool Use und Halluzinationen diesmal nicht einfrieren ließ.
Und im Systemdesign? GPU-Auslastung und Batching standen als Kernthemen da, bevor mein Interviewer seinen Prompt überhaupt beendet hatte. Später prüfte ich Dock, Prozessliste und Activity Monitor mit Zoom, Replit und CodeSignal, zu sehen war nichts. Für das Jahresabo werden zwölf Dollar im Monat fällig, einhundertvierundvierzig für ein Jahr, ohne Sitzungsbegrenzung. Auf dem öffentlichen Zähler stehen 57.000 Nutzer. Dazu 4,8 Sterne aus 257 Bewertungen und mehr als zwanzig eingebaute Stealth-Funktionen.
Interview Coder kostet zweihundertneunundneunzig, beschränkt sich aber auf Coding. Ausgerechnet in der Safety-Runde und im Systemdesign hilft das nicht, obwohl diese Teile an solchen Orten vielleicht die Hälfte der Bewertung ausmachen. Mehr zur ganzen Kategorie steht im Vergleich InterviewMan vs Interview Coder 2.
Behavioral wird ebenfalls gern falsch verstanden, weil dieser Teil in Wahrheit gar nicht so richtig behavioral ist. Anthropic hatte vorher ein Dokument zu den eigenen Werten geschickt, gelesen haben sollte man es auch. Zuerst wurde ich gefragt, welcher Fehlermodus von LLMs mir die größten Sorgen bereitet. Gleich danach: Was ändert sich, wenn ein Agent Werkzeuge benutzen darf? Mit STAR kam ich hier nicht weit, meine Geschichten über Konflikte im Team ebenso wenig. Sie wollen herausfinden, ob dich kümmert, was dein Code nach dem Veröffentlichen macht. OpenAI prüft das genauso.
Und noch der Zeitplan, weil die Frage jedes Mal kommt. Vom Recruiter-Gespräch bis zur Antwort waren es bei Anthropic ungefähr drei Wochen. Bei OpenAI wartete sie sechs Wochen, was sie nach eigener Aussage fast umbrachte. Anthropic verteilt die letzte Runde auf zwei getrennte halbe Tage, pro Halbtag stehen zwei oder drei Gespräche an. OpenAI macht daraus einen langen Tag. Wenn sich zwischen den Phasen niemand meldet, ist das bei beiden normal, die Recruiter sind schlicht überlastet.
Mit einem Angebot in der Hand würde ich noch einmal nach dreißig bis fünfundvierzig Minuten mit einem der Interviewer fragen. Nur Fragen, ein eigenes Gespräch dafür. Da lohnt sich genaues Zuhören, denn inzwischen versuchen sie, dich für sich zu gewinnen.
Ob man KI in echten Interviews einsetzen sollte, dazu wird jeder eine andere Meinung haben. Ich kann nur von den Frontier-Laboren und den tatsächlichen Runden erzählen, um die es hier ging, nicht von Gedankenspielen. Für mich hat es funktioniert. Bei jemand anderem kann es ganz anders laufen.
Ready to Ace Your Next Interview?
Join 57,000+ professionals using InterviewMan to get real-time AI assistance during their interviews.
