Fui péssimo no meu primeiro processo seletivo da Anthropic. Uma ex-colega que trabalhava em outro laboratório de IA me explicou o que eu deveria saber antes de entrar, e poucas semanas depois recebi propostas da Anthropic e da OpenAI. Neste texto, conto o que mudei na segunda tentativa.
A etapa de programação dura noventa minutos e não tem nada a ver com os problemas clássicos de quadro branco. Pediram que eu construísse um armazenamento de chave e valor. Primeiro, SET GET DELETE. Depois vieram buscas com filtros, expiração por TTL usando timestamps e persistência em arquivo com compressão. Eram quatro etapas, cada uma em cima da anterior, e bastava eu terminar uma para a entrevistadora acrescentar outra restrição.
Parecia aquela pessoa da equipe que muda a especificação no meio da sprint. Fiquei maluco. Minha ex-colega disse que a triagem da OpenAI foi do mesmo jeito: uma hora construindo algo de verdade. A OpenAI também tem uma etapa em que você apresenta um sistema que criou, e eles questionam a fundo cada decisão tomada.
O que acabou comigo na programação não foram os problemas. Foi explicar meu raciocínio. Isso é muito difícil quando você tem noventa minutos, alguém observando e uma exigência nova a cada quinze minutos. Na segunda tentativa, me obriguei a diminuir o ritmo. Eu repetia a pergunta com minhas palavras e montava alguns exemplos de entrada antes de escrever qualquer coisa.
Minha ex-colega insistiu muito nisso. No meio de uma frase, me interrompia com um “tá, mas e os casos extremos?”, e eu precisava pensar em voz alta. Passei a esboçar a solução e analisar a complexidade antes de encostar no teclado. Eu até confirmava com a pessoa que me entrevistava se aquele caminho parecia razoável antes de começar a digitar.
Ready to ace your next interview?
InterviewMan gives you real-time AI answers during live interviews — undetectable on Zoom, Meet, and Teams.
Try InterviewMan FreeAí escrevia devagar e depurava usando meus próprios exemplos. Na hora, dava a impressão de ser lento demais. Só que fiquei mais rápido, porque parei de seguir caminhos errados e reescrever tudo depois.
Design de sistemas. Esqueça tudo o que você estudou para design de sistemas em empresas FAANG, porque nada daquilo serve aqui. Ninguém me pediu para projetar um encurtador de URL, e eu QUERIA que tivessem pedido um encurtador de URL. Ninguém perguntou sobre um serviço de chat. A Anthropic queria que eu projetasse uma infraestrutura de inferência capaz de atender milhões de solicitações, mantendo alto o uso das GPUs mesmo com modelos de tamanhos diferentes.
Então a conversa envolveu batching, gerenciamento da memória do cache KV, roteamento para a instância certa e a forma como a latência se acumula ao longo de um pipeline de transformer. Meu entrevistador tinha CONSTRUÍDO a infraestrutura de serving deles. Ele, pessoalmente, escreveu aquilo. Em dois minutos, percebeu que minha preparação vinha de vídeos genéricos do YouTube. Minha ex-colega também tinha me alertado sobre isso.
Na etapa de design de sistemas da OpenAI, o tema foi escalar inferência, e o entrevistador também tinha experiência prática com o sistema real de produção. Você precisa ter trabalhado com isso de verdade. Eu já havia mexido com infraestrutura de serving em um emprego anterior, e isso me salvou, mas ainda precisei de algumas semanas para organizar o que sabia e conseguir explicar sem passar vinte minutos divagando.
Uma dica: se você precisa de uma fila distribuída e nunca trabalhou com uma, chame apenas de “fila distribuída”. Não entre em detalhes que você não consegue defender.
Na segunda tentativa na Anthropic, usei o InterviewMan, além de testá-lo em algumas simulações da OpenAI. No desafio de programação, a ferramenta percebeu que eu tinha esquecido de verificar o TTL durante as leituras antes de avançar para a etapa seguinte. Era exatamente o tipo de coisa que eu deixaria passar por estar concentrado em chegar à quarta etapa. Na rodada de segurança, ela sugeriu pontos sobre alinhamento, e dessa vez respondi à pergunta sobre uso de ferramentas e alucinações sem travar.
Em design de sistemas, identificou uso de GPU e batching como os assuntos centrais antes mesmo de o entrevistador terminar o enunciado. Conferi o dock, a lista de processos e o Activity Monitor usando Zoom, Replit e CodeSignal. Nada. Custa US$ 12 por mês no plano anual, US$ 144 pelo ano inteiro, sem limite de sessões. O contador público mostra 57.000 usuários, a nota é 4,8 estrelas em 257 avaliações e há mais de vinte recursos de discrição integrados.
O Interview Coder, por US$ 299, cobre apenas programação, o que não serve para a rodada de segurança nem para design de sistemas, etapas que talvez representem metade da sua pontuação nesses lugares. Para uma visão mais ampla e próxima desse assunto, leia a comparação entre InterviewMan e Interview Coder 2.
A parte comportamental é onde a maioria erra, porque ela não é exatamente comportamental. A Anthropic enviou um documento de valores antes da entrevista e esperava que eu o tivesse lido. A primeira pergunta foi qual modo de falha dos LLMs mais me preocupava. Em seguida, perguntaram o que muda quando um agente recebe acesso a ferramentas. STAR não me ajudou, e minhas histórias comportamentais sobre conflitos na equipe não levaram a lugar algum.
Eles querem saber se você realmente se importa com o que seu código faz depois de ser colocado em produção. A OpenAI também avalia isso.
Agora, os prazos, porque todo mundo pergunta. A Anthropic levou cerca de três semanas entre a conversa com o recrutador e a resposta. Minha ex-colega disse que a OpenAI levou seis semanas, o que quase acabou com ela. A Anthropic divide a etapa final em duas sessões separadas de meio dia, com duas ou três rodadas em cada uma. A OpenAI concentra tudo em um único dia longo.
Ficar sem resposta entre uma fase e outra é normal nas duas. Os recrutadores estão soterrados de trabalho. Se receber uma proposta, peça de trinta a quarenta e cinco minutos com um dos entrevistadores. Marque uma conversa só para fazer perguntas e ouça com atenção, porque, nessa altura, são eles que estão tentando convencer você.
Tenho certeza de que existem muitas outras opiniões sobre usar IA em processos seletivos reais. Aqui, meu foco foi principalmente o lado dos laboratórios de ponta e as rodadas que realmente aconteceram, não situações hipotéticas. Funcionou para mim. Isso não quer dizer que vai funcionar para você.
Ready to Ace Your Next Interview?
Join 57,000+ professionals using InterviewMan to get real-time AI assistance during their interviews.
