57 Vorstellungsgespräche für OpenAI: Eine Doktorandin legt die Schattenseiten der Jobsuche in der IT offen

Einen Job bei einem der begehrtesten Technologieunternehmen der Welt zu bekommen, erwies sich als viel schwieriger, als viele sich vorstellen. Die Doktorandin der Informatik Alice Liu berichtete von ihrem Weg zum Angebot von OpenAI und veröffentlichte eine ausführliche Notiz zur Jobsuche, die bereits als eine der hilfreichsten Anleitungen für Fachkräfte aus IT und Künstlicher Intelligenz gilt.

Im Laufe ihrer Jobsuche absolvierte sie 57 vollständige Vorstellungsgespräche bei 11 Unternehmen, führte 46 Gespräche mit Recruitern und weitere 16 Termine nach Erhalt von Jobangeboten. Ihre Erfahrungen beschrieb die Forscherin ausführlich in dem Artikel „Notes on the Industry Job Search“, in dem sie nicht nur den Einstellungsprozess schildert, sondern auch Dutzende nützlicher Materialien zur Interviewvorbereitung zusammengetragen hat.

Warum die Jobsuche so schwierig war

Auf den ersten Blick war Alice die ideale Kandidatin. Sie studierte sechs Jahre lang in einem Promotionsprogramm an der University of Washington, forschte in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen, veröffentlichte wissenschaftliche Arbeiten und war an großen Forschungsprojekten beteiligt.

Doch selbst mit diesem Lebenslauf musste sie einen wahren Interview-Marathon durchlaufen.

Liu zufolge bewerten moderne KI-Unternehmen Kandidaten gleich in mehreren Bereichen. Viele Bewerber meistern eine Art von Aufgaben hervorragend und scheitern an einer anderen.

Welche Vorstellungsgespräche KI-Unternehmen führen

Während ihrer Jobsuche identifizierte Alice mehrere grundlegende Interviewformate.

Algorithmische Aufgaben

Das sind klassische Programmieraufgaben, ähnlich den Aufgaben auf der Plattform LeetCode. Der Kandidat muss schnell funktionierenden Code schreiben und seine Lösung erklären.

Laut Liu unterschätzen selbst erfahrene Forscher diese Phase oft und verlieren gute Angebote wegen zu geringer Übung.

Machine Learning Coding

Dieses Format wird immer beliebter.

Den Kandidaten wird angeboten, Teile von neuronalen Netzen oder Machine-Learning-Algorithmen direkt während des Interviews zu implementieren. Zum Beispiel:

- einen Attention-Mechanismus schreiben;

- das Training einer logistischen Regression implementieren;

- ein einfaches neuronales Netz aufbauen;

- die Funktionsweise von Transformern erklären;

- einen Tokenizer implementieren.

Liu ist der Ansicht, dass gerade diese Phase für Kandidaten derzeit die größten Schwierigkeiten verursacht.

System Design für ML

In solchen Interviews wird geprüft, ob die Person in der Lage ist, reale KI-Systeme zu entwerfen.

Von Bewerbern kann verlangt werden, folgendes zu entwerfen:

- einen Chatbot auf dem Niveau von ChatGPT;

- ein Empfehlungssystem;

- eine Suchmaschine;

- ein System zur Inhaltsbewertung;

- eine Infrastruktur für das Training großer Sprachmodelle.

Bewertet wird hier nicht der Code, sondern das Verständnis der Architektur und die Fähigkeit, technische Entscheidungen zu treffen.

Research Interviews

Besonders wichtig für Forschungsstellen.

Der Kandidat spricht ausführlich über seine wissenschaftlichen Projekte, Veröffentlichungen und Experimente.

Liu zufolge schenken viele Arbeitgeber diesem Schritt sogar mehr Aufmerksamkeit als den Publikationen im Lebenslauf.

Behavioral Interviews

Trotz der technischen Ausrichtung der Branche prüfen Unternehmen aktiv die Kommunikationsfähigkeiten.

Kandidaten werden gefragt:

- wie sie Konflikte gelöst haben;

- wie sie mit Rückschlägen umgegangen sind;

- wie sie im Team gearbeitet haben;

- wie sie schwierige Entscheidungen getroffen haben.

Liu merkt an, dass viele Ingenieure solche Fragen nicht ernst nehmen und dabei einen großen Fehler machen.

Die wichtigste Erkenntnis: Ein Abschluss allein hilft nicht mehr

Eine der überraschendsten Erkenntnisse der Forscherin ist, dass eine starke Ausbildung keine Erfolgsgarantie mehr ist.

Ihren Worten zufolge hilft der akademische Grad dabei, eine Einladung zum Interview zu bekommen, aber danach interessieren sich Arbeitgeber ausschließlich für praktische Fähigkeiten.

„Niemand interessiert sich dafür, wie klug Sie auf dem Papier wirken. Wichtig ist zu zeigen, dass Sie reale Probleme lösen können“, fasst die Autorin zusammen.

Wie sie sich vorbereitete

Liu investierte Hunderte von Stunden in die Vorbereitung.

Ihr Hauptaugenmerk lag auf:

- dem Lösen von LeetCode-Aufgaben;

- dem Wiederholen der Grundlagen des maschinellen Lernens;

- dem Üben von ML Coding;

- dem Studium der Architekturen moderner Sprachmodelle;

- der Vorbereitung von Berichten über eigene Projekte;

- dem Üben von Antworten auf Verhaltensfragen.

Sie empfiehlt, Antworten nicht wortwörtlich auswendig zu lernen, sondern einen Vorrat an Geschichten aus der eigenen Erfahrung vorzubereiten, die sich an unterschiedliche Fragen anpassen lassen.

Warum Networking wichtiger war als der Lebenslauf

Ein eigenes Kapitel ihres Artikels widmete Liu den Kontakten in der Branche.

Ihren Worten zufolge entsteht ein erheblicher Teil der Chancen nicht durch kalte Bewerbungen auf Stellen, sondern durch Empfehlungen von Bekannten.

Sie rät dazu:

- an Konferenzen teilzunehmen;

- professionelle Meetups zu besuchen;

- den Kontakt zu früheren Kollegen zu pflegen;

- keine Scheu zu haben, Menschen aus interessanten Unternehmen anzuschreiben;

- öffentlich über die eigenen Projekte zu sprechen.

Aus Sicht der Forscherin können gute berufliche Kontakte den Weg zum Interview um ein Mehrfaches verkürzen.

Wie man beim Jobsuchen nicht ausbrennt

Zu den wertvollsten Teilen des Artikels gehören die Tipps gegen emotionales Ausbrennen.

Nach Dutzenden Interviews beginnen selbst starke Kandidaten, das Vertrauen in sich selbst zu verlieren.

Liu empfiehlt:

- eine Absage nicht als Bewertung des eigenen Wertes zu sehen;

- sich daran zu erinnern, dass viele Entscheidungen auf den internen Bedürfnissen des Unternehmens beruhen;

- Pausen zwischen Interviews einzulegen;

- nicht rund um die Uhr zu lernen;

- Zeit für Erholung und soziale Kontakte zu bewahren.

Sie gibt zu, selbst wiederholt Müdigkeit und Enttäuschung empfunden zu haben, besonders nach Absagen von Unternehmen, in die sie unbedingt wollte.

Wie man das beste Angebot bekommt

Nach den ersten Angeboten ist die Arbeit nicht vorbei.

Liu betont, dass viele Kandidaten sich scheuen, Konditionen zu besprechen, obwohl Verhandlungen ein normaler Teil des Einstellungsprozesses sind.

Sie rät:

- das erste Angebot nicht sofort anzunehmen;

- mehrere Angebote zu vergleichen;

- Boni und Aktienoptionen zu klären;

- die Vergütung offen und professionell zu besprechen;

- konkurrierende Angebote als Argument in den Verhandlungen zu nutzen.

Ihren Worten zufolge kann geschicktes Verhandeln die Gesamtvergütung um Zehntausende Dollar pro Jahr erhöhen.

Was letztlich geholfen hat, bei OpenAI zu landen

Nach Ansicht von Liu selbst waren nicht der Abschluss und nicht die Publikationen ausschlaggebend, sondern die Kombination mehrerer Faktoren:

- tiefes Verständnis des maschinellen Lernens;

- systematische Vorbereitung auf Interviews;

- die Fähigkeit, komplexe Ideen in einfachen Worten zu erklären;

- berufliche Kontakte;

- Ausdauer.

Ihre Geschichte zeigt, wie wettbewerbsintensiv der Arbeitsmarkt im Zeitalter der künstlichen Intelligenz geworden ist. Selbst eine Kandidatin mit starker wissenschaftlicher Erfahrung musste 57 Vorstellungsgespräche durchlaufen, bevor sie das gewünschte Angebot erhielt. Doch Alices Erfahrung beweist, dass gründliche Vorbereitung und konsequente Arbeit an den eigenen Fähigkeiten selbst die Türen zu den renommiertesten Technologieunternehmen der Welt öffnen können.