Pierwsze podejście do Anthropic, co tu dużo mówić, zawaliłem. Dopiero później moja była współpracowniczka, pracująca w innym laboratorium AI, pokazała mi, ile rzeczy powinienem był wiedzieć jeszcze przed rozmową. Minęło kilka tygodni i miałem na stole oferty od Anthropic oraz OpenAI. Co zatem zmieniłem przy drugim podejściu?
Na kodowanie jest dziewięćdziesiąt minut. Jeśli ktoś spodziewa się typowych zadań przy tablicy to czeka go niespodzianka, bo ta runda w niczym nie przypomina klasycznych zadań przy tablicy. Miałem zbudować magazyn klucz-wartość: na początek SET GET DELETE, potem skanowanie z filtrami, TTL i wygaszanie według znaczników czasu, wreszcie zapis do pliku z kompresją. W sumie cztery etapy, jeden wyrastał z drugiego. Ledwie skończyłem etap, a już dochodziło nowe ograniczenie. Zupełnie jak ze współpracownikiem, który w środku sprintu znowu zmienia specyfikację. Można oszaleć.
Z opowieści byłej współpracowniczki wynikało, że wstępna rozmowa OpenAI przebiegała identycznie. Dostała godzinę i miała zbudować coś prawdziwego, zamiast rozwiązywać typowe zadanie przy tablicy. Jest tam jeszcze prezentacja własnego systemu, po której prowadzący biorą każdą decyzję pod lupę. Każdą.
Same problemy kodowania wcale mnie nie pokonały. Poległem na opowiadaniu o rozwiązaniu, gdy ktoś patrzy na ręce, czas leci, a co piętnaście minut pojawia się następne wymaganie. Dziewięćdziesiąt minut w takich warunkach nagle przestaje być długim czasem.
Za drugim razem zrobiłem coś, co podczas ćwiczeń wydawało mi się wręcz ślamazarne. Najpierw powtarzałem pytanie po swojemu, potem wymyślałem przykładowe dane wejściowe i dopiero wtedy zabierałem się za kod. Była współpracowniczka pilnowała tego bez litości. Potrafiła przerwać mi w połowie zdania: „dobrze, ale jakie są przypadki brzegowe?”. I wtedy trzeba było myśleć na głos, nie po cichu.
Ready to ace your next interview?
InterviewMan gives you real-time AI answers during live interviews — undetectable on Zoom, Meet, and Teams.
Try InterviewMan FreeZanim dotknąłem klawiatury miałem już szkic podejścia oraz przemyślaną złożoność. Pytałem jeszcze osobę prowadzącą, czy ten kierunek wygląda rozsądnie. Dopiero po takim sprawdzeniu pisałem, bez pośpiechu, a błędów szukałem na przygotowanych wcześniej przykładach. Powoli? Bardzo. Tyle że ostatecznie szło szybciej, bo skończyły się ślepe uliczki i przepisywanie całego rozwiązania.
Projektowanie systemów. Zapomnij o wszystkim, czego uczyłeś się do projektowania systemów w FAANG, bo tutaj nic z tego nie pasuje. Nikt nie poprosił mnie o zaprojektowanie skracacza adresów URL, a BARDZO chciałbym, żeby właśnie o to zapytali. Nie było też serwisu czatowego. Anthropic kazało mi zaprojektować infrastrukturę do obsługi inferencji dla milionów żądań, przy wysokim wykorzystaniu GPU i modelach o różnych rozmiarach.
Rozmowa zeszła więc na grupowanie zapytań, zarządzanie pamięcią podręczną KV, kierowanie ruchu do właściwej instancji i narastanie opóźnień w potoku transformera. Mój rozmówca BUDOWAŁ ich stos do obsługi modeli. Dosłownie sam go pisał. Po dwóch minutach wiedział, że przygotowywałem się z ogólnych filmów na YouTube. Współpracowniczka ostrzegała mnie również przed tym: podczas projektowania systemu w OpenAI rozmawiała o skalowaniu inferencji, a osoba po drugiej stronie także miała praktyczne doświadczenie z rzeczywistym systemem produkcyjnym.
Trzeba naprawdę wcześniej pracować przy takich rzeczach. W poprzedniej pracy zahaczyłem o infrastrukturę do obsługi modeli i to mnie uratowało, ale i tak potrzebowałem paru tygodni, żeby uporządkować wiedzę i mówić o niej bez dwudziestominutowego błądzenia. Mała rada: jeśli potrzebujesz rozproszonej kolejki, ale nigdy żadnej nie dotykałeś, nazwij ją po prostu „rozproszoną kolejką”. Nie wchodź w szczegóły, których później nie obronisz.
Przy drugim podejściu do Anthropic oraz podczas kilku próbnych rozmów do OpenAI korzystałem więc z InterviewMan. W zadaniu z kodowania narzędzie zauważyło, że przed przejściem na kolejny poziom zapomniałem sprawdzać TTL przy odczycie. Właśnie taki drobiazg zwykle by mi uciekł, bo myślałem już o dojściu do etapu czwartego. Podczas rundy dotyczącej bezpieczeństwa podsunęło mi zagadnienia związane z alignmentem. Tym razem odpowiedziałem na pytanie o używanie narzędzi i halucynacje bez zacinania się.
Przy projektowaniu systemu wskazało wykorzystanie GPU oraz grupowanie zapytań jako sedno problemu, zanim rozmówca skończył czytać polecenie. Sprawdziłem Dock, listę procesów i Monitor aktywności podczas rozmów w Zoom, Replit oraz CodeSignal. Nic. Dwanaście dolarów miesięcznie przy płatności rocznej, sto czterdzieści cztery za rok, bez limitu sesji, 57,000 użytkowników na publicznym liczniku, 4.8 gwiazdki na podstawie 257 recenzji i ponad dwadzieścia wbudowanych funkcji ukrywania.
Interview Coder za dwieście dziewięćdziesiąt dziewięć dolarów obsługuje wyłącznie kodowanie. To bezużyteczne przy rundzie dotyczącej bezpieczeństwa i projektowaniu systemu, które w tych firmach mogą odpowiadać za mniej więcej połowę wyniku. Szersze porównanie tej kategorii znajdziesz w tekście InterviewMan vs Interview Coder 2.
Część behawioralna jest najczęściej źle rozumiana, bo w gruncie rzeczy nie jest behawioralna. Anthropic przed rozmową przysłało dokument o wartościach i oczekiwało, że go przeczytam. Pierwsze pytanie brzmiało: który tryb awarii LLM niepokoi mnie najbardziej? Później padło uzupełnienie: co się zmienia, gdy agent może korzystać z narzędzi? STAR mi nie pomógł, podobnie jak przygotowane historie o konfliktach w zespole. Rozmówcy chcą wiedzieć, czy naprawdę obchodzi cię, co twój kod robi już po wdrożeniu. OpenAI również to sprawdza.
Jeszcze terminy, bo o nie ludzie pytają zawsze. Od rozmowy z rekruterem do odpowiedzi Anthropic minęły mniej więcej trzy tygodnie. Współpracowniczka powiedziała, że w OpenAI trwało to sześć tygodni, co niemal ją wykończyło. Anthropic dzieli etap finałowy na dwie osobne, półdniowe sesje, po dwie lub trzy rundy każda. OpenAI robi jeden długi dzień. Cisza między etapami jest w obu firmach normalna.
Rekruterzy są zasypani pracą. Jeśli dostaniesz ofertę, poproś o trzydzieści do czterdziestu pięciu minut z jedną z osób prowadzących rozmowy. Umów osobne spotkanie tylko na swoje pytania i uważnie słuchaj, bo wtedy to oni próbują przekonać ciebie.
Na pewno istnieje mnóstwo innych opinii o korzystaniu z AI podczas prawdziwych rozmów. W tym tekście skupiłem się przede wszystkim na laboratoriach pracujących nad modelami frontier i na rzeczywistych rundach, nie hipotetycznych. U mnie to zadziałało. Nie znaczy, że zadziała również u ciebie.
Ready to Ace Your Next Interview?
Join 57,000+ professionals using InterviewMan to get real-time AI assistance during their interviews.
Related Articles
Przewodnik rozmowy inzyniera oprogramowania w firmach quant 2026
5 min read
Company InterviewsPrzewodnik rozmowy inzyniera oprogramowania Stripe: czego sie spodziewac
4 min read
Company InterviewsRozmowa kwalifikacyjna inzyniera oprogramowania Uber: czego sie spodziewac w 2026
9 min read
