När jag gjorde min första intervjuomgång hos Anthropic gick det åt skogen. Jag hade helt enkelt inte förstått vad jag gav mig in på. En gammal kollega på ett annat AI-labb fick efteråt gå igenom sådant som jag borde ha vetat redan före intervjun. Ett par veckor senare satt jag med erbjudanden från både Anthropic och OpenAI. Det här är berättelsen om vad jag gjorde annorlunda andra gången.
Kodningsprovet tar nittio minuter och är ingenting som de klassiska uppgifterna vid en whiteboard. Min uppgift var att bygga en key-value store. SET GET DELETE kom först. Därefter följde filtrerade sökningar, TTL-utgång med tidsstämplar och slutligen lagring i fil med komprimering. Det blev fyra steg och allt jag hade gjort i ett steg följde med till nästa. Jag hann knappt bli klar innan intervjuaren lade dit ännu ett krav.
Tänk dig en kollega som ändrar specifikationen mitt i en sprint, om och om igen. Vansinnigt. Min gamla kollega kände igen det från sitt prov hos OpenAI: en timme, bygg något som faktiskt fungerar. Där finns dessutom en ingående genomgång av ett system du själv har byggt. Varje val du gjorde plockas isär.
Själva uppgifterna var inte det som fällde mig. Jag kunde inte förklara lösningen medan jag arbetade. Med nittio minuter på klockan, en person som tittar och nya krav var femtonde minut är det lätt att bara börja skriva. Till försök nummer två bestämde jag mig för att göra tvärtom, hur långsamt det än kändes. Jag sade frågan en gång till med mina egna ord och skrev upp några exempel på indata.
Först efter det fick jag börja koda. Den gamla kollegan var hård när vi övade. Jag kunde vara mitt i en mening när hon bröt in: ”Okej, men vilka är gränsfallen?” Då var det bara att tänka högt. Lösningen skissades upp, komplexiteten tänktes igenom och jag frågade intervjuaren om spåret verkade vettigt innan händerna fick röra tangentbordet. Sedan skrev jag lugnt och felsökte mot mina egna exempel. Plågsamt långsamt? Ja. I praktiken sparade det tid, för jag slapp köra fast och skriva om allting.
Ready to ace your next interview?
InterviewMan gives you real-time AI answers during live interviews — undetectable on Zoom, Meet, and Teams.
Try InterviewMan FreeSystemdesign. Glöm allt du har pluggat om systemdesign för FAANG, för inget av det hjälper här. Ingen bad mig designa en URL-förkortare. Jag ÖNSKAR att de hade bett mig designa en URL-förkortare. Ingen frågade om en chatttjänst heller. Anthropic ville att jag skulle utforma infrastruktur för inferens som klarar miljontals anrop, håller GPU-användningen hög och samtidigt hanterar modeller av olika storlek.
Det innebar batchning, minneshantering för KV-cache, dirigering till rätt instans och hur latensen växer genom en transformerpipeline. Min intervjuare hade BYGGT deras serveringsstack. Alltså, han hade personligen skrivit den. På två minuter förstod han att mina förberedelser kom från allmänna YouTube-videor. Hon hade varnat mig för det också. Hennes systemdesign hos OpenAI handlade om att skala inferens, och intervjuaren där hade också praktisk erfarenhet av det riktiga produktionssystemet.
Du måste faktiskt ha jobbat med sådant här. Jag hade kommit i kontakt med serveringsinfrastruktur på ett tidigare jobb, vilket räddade mig, men behövde ändå ett par veckor för att ordna det jag kunde till något jag kunde prata om utan att sväva ut i tjugo minuter. Ett tips: behöver du en distribuerad kö men aldrig har arbetat med en sådan, kalla den bara ”distribuerad kö”. Gräv inte ner dig i detaljer du inte kan försvara.
Vid mitt andra försök hos Anthropic körde jag därför InterviewMan, och jag använde det även under några övningsintervjuer för OpenAI. I kodningsuppgiften märkte verktyget att jag hade glömt att kontrollera TTL vid läsning innan jag gick vidare till nästa nivå. Precis en sådan miss jag lätt hade gjort när all uppmärksamhet låg på att nå nivå fyra. Under säkerhetsdelen gav det mig resonemangspunkter om alignment, så den här gången kunde jag svara på frågan om verktygsanvändning och hallucinationer utan att låsa mig.
I systemdesignen fångade det GPU-användning och batchning som kärnfrågorna innan intervjuaren ens hade läst klart uppgiften. Jag kontrollerade Dock, processlistan och Aktivitetskontroll med Zoom, Replit och CodeSignal. Ingenting syntes. Tolv dollar i månaden vid årsbetalning, etthundrafyrtiofyra för ett år, inga gränser för antal sessioner, 57,000 användare på den offentliga räknaren, 4.8 stjärnor från 257 recensioner och fler än tjugo inbyggda funktioner för att hålla verktyget dolt.
Interview Coder kostar tvåhundranittionio och klarar bara kodning. Det är värdelöst i säkerhetsdelen och systemdesignen, som kanske står för halva ditt resultat på de här företagen. Den närmaste bredare genomgången av kategorin är jämförelsen mellan InterviewMan och Interview Coder 2.
Beteendedelen är den som de flesta missförstår, eftersom den egentligen inte är en vanlig beteendeintervju. Anthropic skickade ett dokument om sina värderingar före intervjun och räknade med att jag hade läst det. Den första frågan var vilket felläge hos LLM:er som oroade mig mest. Följdfrågan var vad som förändras när en agent får använda verktyg. STAR hjälpte mig inte, och mina berättelser om konflikter i teamet ledde ingenstans. De vill veta om du faktiskt bryr dig om vad koden gör efter att du har lanserat den. OpenAI testar också det.
Lite om tidslinjen, eftersom folk alltid frågar. För Anthropic tog det ungefär tre veckor från samtalet med rekryteraren till beskedet. Hon sa att OpenAI tog sex veckor, vilket nästan knäckte henne. Anthropic delar upp slutomgången på två separata halvdagar med två eller tre intervjuer varje gång. OpenAI kör en enda lång dag. Det är normalt att det blir helt tyst mellan stegen hos båda.
Rekryterarna är överhopade. Får du ett erbjudande, be om trettio till fyrtiofem minuter med en av intervjuarna. Boka ett möte bara för frågor och lyssna noga, för då är det de som försöker sälja in sig till dig.
Det finns säkert många andra åsikter om att använda AI i riktiga intervjuomgångar. Här har jag främst hållit mig till hur det fungerar på de ledande AI-labben, i riktiga omgångar och inte i hypotetiska. Det fungerade för mig. Det betyder inte att det fungerar för dig.
Ready to Ace Your Next Interview?
Join 57,000+ professionals using InterviewMan to get real-time AI assistance during their interviews.
