Recientemente me ha tocado pasar por los procesos de selección de Anthropic y OpenAI. El primero con Anthropic me salió fatal. Después hablé con una antigua compañera que trabajaba en otro laboratorio de IA y fue ella quien me explicó lo que debería haber sabido desde el principio. Unas semanas más tarde tenía ofertas de las dos empresas. Este texto no pretende ser una receta para todo el mundo, es simplemente lo que aprendí y cambié para el segundo intento.
En cuanto a programación, son noventa minutos y puedes olvidarte de los problemas clásicos de pizarra. El encargo que recibí fue un almacén de clave y valor. SET GET DELETE al principio. Cuando lo tuve, me pidieron búsquedas con filtros; a continuación apareció la caducidad TTL con marcas de tiempo y todavía quedaba guardar los archivos con compresión. Cuatro etapas, una encima de otra.
Cada vez que acababa, la entrevistadora cambiaba las condiciones como quien cambia una especificación a mitad del sprint. Me desesperaba. Mi antigua compañera había pasado por una prueba parecida en OpenAI: una hora, un programa real. Allí también hay que presentar un sistema propio en una sesión aparte y defender cada decisión cuando empiezan a ponerla en duda.
Mi fallo no estuvo en resolver los problemas, sino en contar lo que iba pensando. Con alguien pendiente de ti, noventa minutos de reloj y condiciones nuevas cada quince, hablar no resulta tan natural. Así que en el segundo intento me propuse ir despacio. Primero repetía el enunciado con mis palabras y buscaba algunos ejemplos de entrada. Durante la preparación mi antigua compañera me paraba muchas veces en mitad de una explicación: «vale, pero ¿cuáles son los casos límite?».
Yo tenía que responder pensando en voz alta. Antes de escribir también dejaba claro el enfoque y calculaba su complejidad, preguntaba a la entrevistadora si le parecía una dirección razonable y solo entonces empezaba con el teclado. Escribía con calma y probaba el resultado con mis ejemplos. Parecía una forma lentísima de trabajar. Sin embargo, me ahorró todos esos caminos equivocados que antes me obligaban a tirar el código y empezar otra vez.
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Try InterviewMan FreeDiseño de sistemas. Olvida todo lo que estudiaste para el diseño de sistemas de FAANG, porque aquí no sirve. Nadie me pidió diseñar un acortador de URL; OJALÁ me lo hubieran pedido. Tampoco apareció un servicio de chat. Anthropic quería que diseñara infraestructura de inferencia capaz de atender millones de solicitudes manteniendo alto el uso de las GPU con modelos de distintos tamaños.
Hablamos de procesamiento por lotes, gestión de la memoria de la caché KV, enrutamiento hacia la instancia adecuada y de cómo se va acumulando la latencia a lo largo del flujo de un transformer. Mi entrevistador HABÍA CONSTRUIDO su infraestructura de servicio. Es decir, la había escrito él mismo. En dos minutos supo que yo me había preparado con vídeos genéricos de YouTube.
Mi antigua compañera también me había advertido: en su entrevista de diseño de sistemas de OpenAI tuvo que escalar la inferencia y el entrevistador conocía de primera mano el sistema real de producción. De verdad tienes que haber trabajado con estas cosas. Yo había tocado infraestructura de servicio en un empleo anterior y eso me salvó, aunque todavía necesité un par de semanas para ordenar lo que sabía y poder explicarlo sin divagar durante veinte minutos.
Un consejo: si necesitas una cola distribuida y nunca has trabajado con una, llámala simplemente «cola distribuida». No te metas en detalles que luego no puedas defender.
En mi segundo intento con Anthropic usé InterviewMan, y también durante algunos simulacros de OpenAI. En la prueba de programación detectó que se me había olvidado comprobar el TTL durante las lecturas antes de pasar al siguiente nivel, justo el tipo de fallo que habría dejado escapar por estar pendiente de llegar a la cuarta etapa. En la ronda de seguridad me sugirió argumentos sobre alineamiento y esta vez contesté a la pregunta sobre uso de herramientas y alucinaciones sin quedarme en blanco.
En diseño de sistemas señaló el uso de GPU y el procesamiento por lotes como temas centrales antes de que la entrevistadora terminara de plantear el ejercicio. Revisé el dock, la lista de procesos y el Monitor de Actividad con Zoom, Replit y CodeSignal. Nada. Cuesta doce dólares al mes con el plan anual, ciento cuarenta y cuatro por un año, no impone límites de sesiones, muestra 57,000 usuarios en el contador público, tiene 4.8 estrellas a partir de 257 reseñas e incorpora más de veinte funciones de sigilo.
Interview Coder, por dos con noventa y nueve, solo cubre programación, algo inútil para la ronda de seguridad y el diseño de sistemas, que quizá representen la mitad de tu puntuación en estos sitios. Si quieres una lectura más amplia y cercana sobre esta categoría, consulta la comparación entre InterviewMan e Interview Coder 2.
La parte conductual es la que casi todo el mundo entiende mal, porque en realidad no es tan conductual. Anthropic envió un documento sobre sus valores antes de la entrevista y esperaba que yo lo hubiera leído. La primera pregunta fue qué modo de fallo de los LLM me preocupaba más; la siguiente, qué cambia cuando das a un agente acceso a herramientas.
STAR no me ayudó y mis historias sobre conflictos de equipo no llevaron a ninguna parte. Quieren saber si de verdad te importa lo que hace tu código después de publicarlo. OpenAI también evalúa esto.
Unas notas sobre los plazos, que siempre me los preguntan. Anthropic tardó unas tres semanas desde la llamada con selección hasta darme una respuesta. Mi antigua compañera dijo que OpenAI tardó seis semanas, algo que casi acabó con ella. Anthropic divide la ronda final en dos sesiones separadas de medio día, con dos o tres rondas en cada una. OpenAI lo hace todo en una jornada larga.
Que desaparezcan entre una etapa y otra es normal en ambas empresas. Los equipos de selección están desbordados. Si recibes una oferta, pide entre treinta y cuarenta y cinco minutos con uno de los entrevistadores. Organiza una reunión solo para hacer preguntas y escucha con atención, porque en ese momento son ellos quienes intentan convencerte.
Seguro que hay muchas otras opiniones sobre el uso de IA en entrevistas reales. Aquí quise centrarme sobre todo en los laboratorios de frontera y en rondas reales, no hipotéticas. A mí me funcionó. Eso no significa que vaya a funcionarte a ti.
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