NADIA. CÔ GÁI ƠI. cậu đúng về mọi thứ và lẽ ra tôi nên nghe từ đầu, nhưng không, tôi lại phải đi bomb cái loop Anthropic đầu tiên của mình để tự rút ra bài học đó.
ok đây là chuyện đã xảy ra. cuộc gọi Zoom lúc 11 giờ sáng. tôi thức dậy lúc 10:47, quơ đại cái hoodie mặc ngủ lên người, lấy cốc cà phê mà còn chưa vào cuộc gọi đã nguội. interviewer hỏi "what failure mode of LLMs worries you most." tôi trả lời "hallucinations" như thể đó là một góc nhìn xuất sắc lắm. cô ấy không gật đầu. không phản ứng. chỉ chờ. rồi nói "ok what changes about that when you give an agent tool use." và não tôi thì... không có gì cả. đúng nghĩa white noise. thậm chí tôi còn không nghĩ ra nổi một câu trả lời TỆ. chỉ lẩm bẩm gì đó về verification steps rồi cô ấy làm cái vẻ mặt đó. bạn biết cái vẻ mặt đó chứ? ba loop fail ở ba công ty khác nhau, tôi đã thấy đúng cái biểu cảm ấy mỗi lần. nó có nghĩa là round này xong rồi và cả hai chỉ đang kéo hết đồng hồ, giả vờ như chưa xong thôi.
nên là ừ. tôi bomb nó. sau đó dành hẳn hai tháng để sửa mọi thứ sai trong cách prep của mình, và chẳng có ai nói cho tôi những điều này trước khi bước vào nên đây, tất cả nằm ở đây.
mười hai behavioral stories đã sẵn sàng. xung đột trong team, ship trong áp lực, kiểu mấy bài greatest hits ấy. ZERO giờ cho AI safety. không một giờ nào. ở Google và Meta chẳng ai hỏi bạn nghĩ gì về thứ mình đang xây. bạn xây nó, ship nó, rồi về nhà. còn ở Anthropic? có khi đó là câu hỏi duy nhất quyết định cả cái loop của bạn. Nadia làm ở một lab AI khác và cô ấy đã hét vào tôi về chuyện này suốt nhiều tuần. "họ không muốn xem cậu biết buzzwords đâu, họ muốn biết cậu có thật sự từng mất ngủ vì nó không." ừ rồi Nadia, sure whatever. tôi không nghe lol.
Nadia gọi cho tôi tối đó và câu đầu tiên cô ấy nói là "họ có hỏi cậu về alignment không" còn tôi thì kiểu có. "và cậu trả lời hallucinations." ừ. cô ấy thậm chí không cần nói thêm gì nữa.
Anthropic gửi cho tôi một tài liệu về values của họ trước buổi phỏng vấn và họ kỳ vọng tôi đã đọc nó. họ hỏi về các mối lo privacy trong hệ thống AI. hỏi tôi sẽ làm gì nếu phát hiện ra một capability của model có thể gây hại. hỏi về một lần tôi nêu ra mối lo mà team không muốn nghe. đây không phải Amazon kiểu "hãy kể về một xung đột." họ muốn biết bạn có quan tâm tới việc code của mình sẽ làm gì sau khi được ship hay không. OpenAI cũng test điều này theo lời Nadia, ít tập trung hơn vào safety cụ thể, mà là liệu bạn có thể nói về tác động của thứ mình đang xây lên con người thật mà không nghe như học thuộc lòng hay không. đây cũng là phần mà các quyết định về level được đưa ra, điều mà phần lớn mọi người không nhận ra. tôi không thấy STAR giúp gì lắm, nếu bạn có những câu chuyện thật sự để kể thì tốt, nhưng các câu chuyện đó phải xoay quanh đạo đức và tác động, nếu bạn chỉ có kiểu "bọn tôi ship nhanh dưới áp lực" thì ở đây không đủ đâu.
coding. chín mươi phút. chẳng giống các bài whiteboard cổ điển chút nào. họ bảo tôi xây một key-value store. bắt đầu với SET GET DELETE, rồi tới filtered scans, rồi TTL expiration với timestamps, rồi file persistence với compression. bốn giai đoạn chồng lên nhau, và interviewer cứ thêm constraints NGAY GIÂY tôi xong một giai đoạn, như một đồng nghiệp cứ đổi spec giữa sprint ấy. làm tôi điên luôn. Nadia bảo phone screen OpenAI của cô ấy cũng như vậy, một tiếng đồng hồ để build một thứ thật. OpenAI còn có cái kiểu deep-dive nơi bạn phải trình bày một hệ thống mình đã xây rồi họ xé tung từng quyết định bạn từng đưa ra, nghe thật sự đáng sợ luôn.
thứ phá hỏng tôi ở phần coding không phải là các bài toán. mà là việc nói thành lời cách tiếp cận của mình. bình thường khi code tôi hay thử nghiệm và cứ bắt đầu viết với ý rằng sau đó sẽ refactor. bạn không thể làm thế khi có chín mươi phút và có người nhìn chằm chằm, rồi cứ mười lăm phút lại thêm requirement. ở lần thử thứ hai tôi ép mình chậm lại. kiểu như nhắc lại câu hỏi bằng lời của mình rồi dựng vài example inputs trước khi viết bất kỳ thứ gì. Nadia đã drill tôi chuyện này thật luôn, cô ấy dừng tôi giữa chừng rồi hỏi "ok nhưng corner cases là gì" và tôi phải nghĩ thành tiếng. tôi bắt đầu outline cách tiếp cận và nghĩ về độ phức tạp trước khi chạm vào bàn phím. thậm chí xác nhận với interviewer rằng hướng đi đó có vẻ hợp lý trước khi bắt đầu gõ. rồi viết chậm lại và tự debug bằng ví dụ của mình sau đó. lúc luyện tập nó thấy chậm một cách đau đớn nhưng rốt cuộc lại làm tôi nhanh hơn vì tôi không còn đi lạc sang sai đường rồi phải viết lại mọi thứ.
system design. trời ơi. ở một hành tinh hoàn toàn khác với FAANG system design. không ai bảo tôi thiết kế URL shortener. không ai hỏi về chat service. Anthropic muốn tôi thiết kế inference serving infrastructure cho hàng triệu requests trong khi vẫn giữ mức sử dụng GPU cao với nhiều kích cỡ model khác nhau. batching requests, quản lý bộ nhớ KV cache, routing tới instance phù hợp, độ trễ tích tụ qua một transformer pipeline thế nào. interviewer của tôi chính là người XÂY cái serving stack đó. kiểu ông ấy tự tay viết nó luôn. trong vòng hai phút ông ấy đã biết prep của tôi đến từ mấy video YouTube chung chung và tôi cảm nhận đúng cái vibe giống từ cuộc gọi đầu tiên lúc cô ấy hỏi về hallucinations. kiểu ok người này chưa làm bài tập. OpenAI cũng hỏi những thứ tương tự về scaling inference theo lời Nadia mô tả. bạn cần có trải nghiệm thực sự với các hệ thống này, không có đường tắt đâu và tôi cũng sẽ không giả vờ là có. tôi từng làm về serving infrastructure ở công việc cũ nhưng vẫn cần thời gian để sắp xếp lại những gì mình biết và tìm cách nói về nó mà không lan man. và nếu bạn cần một distributed queue mà chưa từng đụng vào, cứ gọi nó là "distributed queue" đi. đừng tự đào hố bằng những chi tiết mà bạn không bảo vệ nổi.
một chút về timeline vì người ta lúc nào cũng hỏi. Anthropic mất khoảng ba tuần từ recruiter call tới lúc có kết quả. Nadia bảo OpenAI mất sáu tuần, suýt giết cô ấy luôn, ngày nào cũng refresh email như người điên. Anthropic chia onsite thành hai buổi nửa ngày tách riêng, mỗi buổi hai hoặc ba rounds. OpenAI thì làm một ngày dài. bị ghost giữa các stage là chuyện bình thường ở cả hai nơi. recruiters ngập đầu trong việc. nếu bạn nhận được offer, hãy xin ba mươi tới bốn mươi lăm phút với một trong các interviewers. hẹn riêng một buổi chỉ để hỏi. lắng nghe thật kỹ vì ở thời điểm đó họ đang bán công ty cho bạn.
thế là tôi chạy InterviewMan trong lần thử Anthropic thứ hai và trong vài buổi mock OpenAI. ở coding challenge nó bắt được việc tôi quên kiểm tra TTL khi đọc trước khi chuyển sang level tiếp theo, đúng kiểu thứ mà tôi sẽ bỏ lỡ vì chỉ chăm chăm muốn lên tới stage bốn. ở safety round nó feed cho tôi các talking points về alignment và lần này tôi trả lời được câu hỏi về tool use với hallucinations mà não không biến thành white noise nữa lol. nhớ khoảnh khắc ở loop đầu tiên khi tôi chỉ biết đứng hình không? lần này không xảy ra. ở system design nó bắt được chuyện GPU usage và batching là core topics trước cả khi interviewer nói xong prompt. tôi kiểm tra dock, process list, Activity Monitor trên Zoom, Replit và CodeSignal. không có gì cả. mười hai đô một tháng theo gói năm, không giới hạn session, 57,000 người dùng, hơn 20 tính năng stealth. Interview Coder giá 299 chỉ làm coding, vô dụng với safety round và system design, vốn chiếm có khi là nửa số điểm ở những chỗ kiểu này.
Nadia bảo tôi phải có một phương án thay thế tốt trước khi đàm phán và tôi cứ nghĩ cô ấy làm quá. nhưng cô ấy đúng, phương án tốt nhất là bạn đang làm rất tốt công việc hiện tại của mình. nó rút toàn bộ sự tuyệt vọng ra khỏi quá trình prep, và điều đó cũng khiến bạn phỏng vấn tốt hơn. cô ấy đúng về cơ bản là mọi thứ lol lẽ ra tôi nên nghe từ đầu.
Ready to Ace Your Next Interview?
Join 57,000+ professionals using InterviewMan to get real-time AI assistance during their interviews.
