İlk Anthropic mülakat serimde fena çuvalladım. Başka bir yapay zekâ laboratuvarında çalışan eski bir iş arkadaşım, görüşmeye girerken neleri bilmem gerektiğini tek tek anlattı. Birkaç hafta sonra hem Anthropic'ten hem OpenAI'dan teklif almıştım. İkinci denemede neyi farklı yaptığımı burada anlatacağım.
Kodlama turu doksan dakika sürüyor ve klasik beyaz tahta sorularına hiç benzemiyor. Benden bir anahtar-değer deposu kurmamı istediler. Önce SET GET DELETE, ardından filtreli taramalar, zaman damgalarıyla TTL süresinin dolması, en son da sıkıştırmalı dosya kalıcılığı geldi. Dört aşama vardı ve her biri bir öncekinin üstüne kuruluydu. Ben bir aşamayı bitirir bitirmez görüşmeci yeni bir kısıt ekliyordu; sprintin ortasında sürekli şartname değiştiren iş arkadaşı gibi.
Beni deli etti. Eski iş arkadaşım, OpenAI elemesinin de aynı şekilde geçtiğini söyledi: bir saat boyunca gerçekten çalışan bir şey inşa etmiş. OpenAI'da ayrıca, daha önce kurduğunuz bir sistemi anlattığınız ve verdiğiniz her kararın didik didik edildiği bir bölüm var.
Kodlamada beni asıl mahveden sorular değildi. Yaklaşımımı konuşarak anlatmaktı. Doksan dakikanız varken, biri sizi izleyip her on beş dakikada bir yeni şart eklerken bunu yapmak kolay değil. İkinci denememde kendimi yavaşlamaya zorladım. Bir şey yazmadan önce soruyu kendi cümlelerimle tekrar ediyor, birkaç örnek girdi hazırlıyordum. İş arkadaşım bunun üzerinde beni epey çalıştırdı. Cümlenin ortasında durdurup “peki ama köşe durumları neler?” diye soruyor, ben de sesli düşünmek zorunda kalıyordum.
Klavyeye dokunmadan yaklaşımımın taslağını çıkarmaya ve karmaşıklığı düşünmeye başladım. Yazmaya geçmeden önce yönün mantıklı görünüp görünmediğini görüşmeciye bile soruyordum. Sonra ağır ağır kodu yazıyor, kendi örneklerimle hata ayıklıyordum. Uygularken insanın canını sıkacak kadar yavaş hissettirdi ama gerçekte hızlandırdı; yanlış yollara sapıp her şeyi baştan yazmayı bıraktım.
Ready to ace your next interview?
InterviewMan gives you real-time AI answers during live interviews — undetectable on Zoom, Meet, and Teams.
Try InterviewMan FreeSistem tasarımı kısmı. FAANG sistem tasarımı için çalıştığınız her şeyi unutun, çünkü burada hiçbirinin karşılığı yok. Benden URL kısaltıcı tasarlamamı isteyen olmadı. KEŞKE isteselerdi. Sohbet servisi soran da çıkmadı. Anthropic, farklı model boyutları kullanılırken GPU kullanımını yüksek tutacak ve milyonlarca isteği karşılayacak bir çıkarım sunma altyapısı tasarlamamı istedi. Yani toplu işleme, KV önbelleğinin bellek yönetimi, isteği doğru örneğe yönlendirme ve gecikmenin transformer hattı boyunca nasıl biriktiği konuşuldu.
Görüşmecim kullandıkları servis altyapısını bizzat KURMUŞTU. Gerçekten, o sistemi kendi elleriyle yazmıştı. Hazırlığımın genel YouTube videolarından geldiğini iki dakika içinde anladı. Eski iş arkadaşım beni bu konuda da uyarmıştı. Onun OpenAI sistem tasarımı sorusu çıkarımı ölçeklemekti ve oradaki görüşmeci de gerçek üretim sistemi üzerinde doğrudan çalışmıştı. Bu işlerle gerçekten uğraşmış olmanız gerekiyor. Önceki işimde çıkarım servis altyapısıyla çalışmış olmam beni kurtardı.
Buna rağmen bildiklerimi yirmi dakika dağılmadan anlatabileceğim hale getirmem birkaç haftayı aldı. Küçük bir tavsiye: Dağıtık bir kuyruğa ihtiyacınız varsa ama daha önce hiç kullanmadıysanız, yalnızca “dağıtık kuyruk” deyin. Savunamayacağınız ayrıntılara girip kendi çukurunuzu kazmayın.
İkinci Anthropic denememde ve bazı OpenAI prova görüşmelerinde InterviewMan kullandım. Kodlama görevinde, sonraki seviyeye geçmeden önce okuma sırasında TTL'yi kontrol etmeyi unuttuğumu yakaladı. Dördüncü aşamaya ulaşmaya odaklandığım için tam da gözümden kaçacak türden bir ayrıntıydı. Güvenlik turunda bana alignment konusunda konuşabileceğim noktalar verdi; bu kez araç kullanımı ve halüsinasyonlar sorusunda donup kalmadım. Sistem tasarımında görüşmeci soruyu daha bitirmeden ana konuların GPU kullanımı ile toplu işleme olduğunu yakaladı.
Zoom, Replit ve CodeSignal açıkken Dock'a, işlem listesine ve Activity Monitor'a baktım. Hiçbir şey görünmedi. Yıllık planda ayda on iki dolar, bir yıl için yüz kırk dört dolar; oturum sınırı yok. Herkese açık sayaçta 57,000 kullanıcı, 257 değerlendirmeden 4.8 yıldız ve yerleşik yirmiden fazla gizli özellik var. İki yüz doksan dokuz dolarlık Interview Coder yalnızca kodlama yapıyor. Bu şirketlerde puanınızın belki yarısını oluşturan güvenlik turu ile sistem tasarımında bunun hiçbir faydası yok. Kategoriyi daha geniş biçimde ele alan en yakın yazı InterviewMan ile Interview Coder 2 karşılaştırması.
Çoğu insan davranışsal kısmı yanlış anlıyor, çünkü orası aslında pek davranışsal sayılmaz. Anthropic görüşmeden önce bir değerler belgesi gönderdi ve bunu okumuş olmamı bekledi. İlk soru, LLM'lerin hangi hata biçiminin beni en çok kaygılandırdığıydı. Devamında, bir ajana araç kullanma imkânı verdiğinizde neyin değiştiğini sordular. STAR işime yaramadı; ekip içi anlaşmazlıklar hakkında hazırladığım davranışsal hikâyeler de hiçbir yere varmadı. Yazdığınız kodu yayımladıktan sonra ne yaptığıyla gerçekten ilgilenip ilgilenmediğinizi bilmek istiyorlar. OpenAI da bunu ölçüyor.
İnsanlar hep sorduğu için zaman çizelgesinden de söz edeyim. Anthropic'te işe alım uzmanıyla ilk konuşmadan yanıta kadar yaklaşık üç hafta geçti. Eski iş arkadaşım OpenAI'ın altı hafta sürdüğünü, bunun onu neredeyse bitirdiğini söyledi. Anthropic son turu iki ayrı yarım güne bölüyor; her birinde iki ya da üç görüşme var. OpenAI ise tek ve uzun bir gün yapıyor. İki şirkette de aşamalar arasında haber alamamak olağan.
İşe alım uzmanlarının başı fazlasıyla kalabalık. Teklif alırsanız görüşmecilerden biriyle otuz ila kırk beş dakika isteyin. Yalnızca soru sormak için ayrı bir görüşme yapın ve dikkatle dinleyin, çünkü o noktada artık onlar sizi ikna etmeye çalışıyor.
Gerçek mülakatlarda yapay zekâ kullanma konusunda başka pek çok görüş olduğuna eminim. Bu yazıda esas olarak sınır laboratuvarlarının tarafına, varsayımsal senaryolara değil gerçek turlara odaklandım. Bende işe yaradı. Sizde de işe yarayacağı anlamına gelmiyor.
Ready to Ace Your Next Interview?
Join 57,000+ professionals using InterviewMan to get real-time AI assistance during their interviews.
