OpenAI için 57 mülakat: Doktora öğrencisi, BT’de iş aramanın perde arkasını anlattı

Dünyanın en çok istenen teknoloji şirketlerinden birinde iş bulmak, birçok kişinin sandığından çok daha zor çıktı. Bilgisayar bilimleri doktorası mezunu Alice Liu, OpenAI’den aldığı iş teklifine uzanan yolunu anlattı ve iş arama sürecine dair ayrıntılı bir notlar derlemesi yayımladı; bu derleme şimdiden BT ve yapay zekâ alanındaki uzmanlar için en faydalı rehberlerden biri olarak gösteriliyor.

İş arayışı boyunca 11 şirkette 57 tam kapsamlı mülakata girdi, işe alım uzmanlarıyla 46 görüşme yaptı ve iş tekliflerini aldıktan sonra 16 ek toplantı gerçekleştirdi. Araştırmacı, deneyimini «Notes on the Industry Job Search» adlı makalede ayrıntılı biçimde anlattı; burada yalnızca işe alım sürecini değil, mülakatlara hazırlanmak için onlarca faydalı kaynağı da bir araya getirdi.

İş arayışı neden bu kadar zordu

İlk bakışta Alice ideal bir adaydı. Washington Üniversitesi’nde altı yıl doktora yaptı, doğal dil işleme ve makine öğrenimi alanlarında araştırmalar yürüttü, bilimsel çalışmalar yayımladı ve büyük araştırma projelerine katıldı.

Buna rağmen, bu kadar güçlü bir özgeçmişle bile gerçek bir mülakat maratonundan geçmek zorunda kaldı.

Liu’ya göre günümüz AI şirketleri adayları aynı anda birkaç farklı başlık altında değerlendiriyor. Üstelik pek çok başvuru sahibi bir tür görevde çok iyi performans gösterirken başka bir alanda eleniyor.

AI şirketleri nasıl mülakat yapıyor

İş arama sürecinde Alice birkaç temel mülakat formatı belirledi.

Algoritma soruları

Bunlar, LeetCode platformundaki sorulara benzeyen klasik programlama görevleri. Adayın kısa sürede çalışan kod yazması ve çözümünü açıklaması gerekiyor.

Liu’ya göre deneyimli araştırmacılar bile bu aşamayı çoğu zaman hafife alıyor ve yeterince pratik yapmadıkları için iyi teklifleri kaçırıyor.

Machine Learning Coding

Bu format giderek daha popüler hâle geliyor.

Adaydan mülakat sırasında doğrudan sinir ağlarının veya makine öğrenimi algoritmalarının bazı bölümlerini uygulaması isteniyor. Örneğin:

- attention mekanizmasını yazmak;

- lojistik regresyon eğitimini uygulamak;

- basit bir sinir ağı kurmak;

- transformer’ların nasıl çalıştığını açıklamak;

- bir tokenizör uygulamak.

Liu’ya göre adaylar için şu anda en zorlayıcı aşama tam da bu.

ML için System Design

Bu tür mülakatlarda gerçek AI sistemleri tasarlama becerisi test ediliyor.

Adaydan şunları tasarlaması istenebilir:

- ChatGPT seviyesinde bir sohbet botu;

- bir öneri sistemi;

- bir arama motoru;

- bir içerik sıralama sistemi;

- büyük dil modellerini eğitmek için altyapı.

Burada kod değil, mimariyi anlama ve mühendislik kararları verebilme yeteneği değerlendiriliyor.

Research Interviews

Araştırma odaklı pozisyonlar için özellikle önemli.

Aday, bilimsel projelerini, yayınlarını ve deneylerini ayrıntılı biçimde anlatıyor.

Liu’ya göre birçok işveren bu aşamaya, özgeçmişteki yayınlardan bile daha fazla önem veriyor.

Davranışsal mülakatlar

Alan teknik ağırlıklı olsa da şirketler iletişim becerilerini de aktif biçimde ölçüyor.

Adaylara şunlar soruluyor:

- çatışmaları nasıl çözdükleri;

- başarısızlıklarla nasıl başa çıktıkları;

- ekip içinde nasıl çalıştıkları;

- zor kararları nasıl aldıkları.

Liu, birçok mühendisin bu soruları ciddiye almadığını ve bunun büyük bir hata olduğunu belirtiyor.

Ana sonuç: diploma tek başına artık yetmiyor

Araştırmacının en beklenmedik çıkarımlarından biri, güçlü eğitimin artık başarı için garanti olmaması.

Onun sözlerine göre akademik derece, mülakata davet almak için yardımcı oluyor; ancak sonrasında işverenlerin ilgilendiği şey yalnızca pratik beceriler.

«Kâğıt üzerinde ne kadar zeki göründüğünüz kimsenin umurunda değil. Önemli olan, gerçek sorunları çözebildiğinizi göstermek», diye özetliyor yazar.

Nasıl hazırlandı

Liu hazırlık için yüzlerce saat harcadı.

Ana odağını şunlara verdi:

- LeetCode sorularını çözmeye;

- makine öğreniminin temellerini tekrar etmeye;

- ML Coding pratiğine;

- modern dil modellerinin mimarilerini öğrenmeye;

- kendi projelerini anlatmaya hazırlanmak için;

- davranışsal sorulara yanıt provası yapmaya.

Yanıtları kelimesi kelimesine ezberlemek yerine, farklı sorulara uyarlanabilecek kendi deneyimlerinden hikâyeler hazırlamayı öneriyor.

Networking neden özgeçmişten daha önemli oldu

Liu makalesinin ayrı bir bölümünü sektördeki bağlantılara ayırdı.

Onun sözlerine göre, fırsatların önemli bir kısmı doğrudan iş ilanlarına soğuk başvuru yaparak değil, tanıdıkların tavsiyeleri sayesinde ortaya çıkıyor.

Şunları tavsiye ediyor:

- konferanslara katılmak;

- profesyonel etkinliklere gitmek;

- eski çalışma arkadaşlarıyla iletişimi sürdürmek;

- ilgi duyulan şirketlerdeki insanlara yazmaktan çekinmemek;

- projeleri kamuya açık şekilde anlatmak.

Araştırmacıya göre iyi profesyonel ilişkiler, mülakata giden yolu birkaç kat kısaltabilir.

İş ararken nasıl tükenmişlik yaşanmaz

Makalede en değerli bölümlerden biri, duygusal tükenmişlikle mücadeleye dair tavsiyeler oldu.

Onlarca mülakattan sonra en güçlü adaylar bile özgüven kaybetmeye başlayabiliyor.

Liu şunları öneriyor:

- reddi kendi değerinizin bir ölçüsü olarak görmemek;

- birçok kararın şirketin iç ihtiyaçları nedeniyle alındığını hatırlamak;

- mülakatlar arasında mola vermek;

- gece gündüz hazırlanmamak;

- dinlenmeye ve sosyalleşmeye zaman ayırmak.

Kendisi de özellikle çok istediği şirketlerden gelen reddedilmelerin ardından defalarca yorgunluk ve hayal kırıklığı hissettiğini itiraf ediyor.

En iyi teklif nasıl alınır

İlk teklifleri aldıktan sonra iş bitmiyor.

Liu, birçok adayın koşulları konuşmaktan çekindiğini, oysa pazarlığın işe alım sürecinin normal bir parçası olduğunu vurguluyor.

Şunları tavsiye ediyor:

- ilk teklifi hemen kabul etmemek;

- birden fazla teklifi karşılaştırmak;

- primleri ve opsiyonları netleştirmek;

- tazminatı açık ve profesyonel biçimde konuşmak;

- rakip teklifleri pazarlıkta koz olarak kullanmak.

Ona göre doğru pazarlık, toplam yıllık ücreti on binlerce dolar artırabilir.

Sonunda OpenAI’ye girmesini ne sağladı

Liu’nun kendi görüşüne göre belirleyici olan diploma ya da yayınlar değil, birkaç şeyin birleşimiydi:

- makine öğrenimini derinlemesine anlamak;

- mülakatlara sistemli hazırlık;

- karmaşık fikirleri basit sözlerle anlatabilmek;

- profesyonel bağlantılar;

- azim.

Onun hikâyesi, yapay zekâ çağında iş piyasasının ne kadar rekabetçi hâle geldiğini gösteriyor. Güçlü bir akademik geçmişe sahip bir aday bile, istediği teklifi almadan önce 57 mülakatı geride bıraktı. Ancak Alice’in deneyimi, titiz bir hazırlığın ve beceriler üzerinde istikrarlı çalışmanın, dünyanın en prestijli teknoloji şirketlerinin kapılarını bile açabileceğini kanıtlıyor.