Liwati menyang isi utama
OpenAI

Pandhuan wawancara

Ringkesan filosofi rekrutmen lan proses wawancara OpenAI.

Filosofi rekrutmen

Misi rekrutmen. Kita ngupaya merekrut wong-wong berbakat kanthi perspektif lan latar mburi sing manéka warna sing nduwèni semangat kanggo bebarengan mbangun AGI sing aman kanggo kabèh umat manungsa.

Nilai rekrutmen. Kita pengin mesthekaké kabèh kandidat ngliwati proses wawancara sing konsisten lan nduwèni kesempatan kanggo nuduhaké manéka kekuwatané. Kita ora mung ndeleng kredensial—nanging, kita pengin mangertèni latar mburi unik panjenengan lan apa sing bisa panjenengan sumbangaké kanggo tim kita.

Sing kita goleki. Kita seneng karo wong sing wis dadi ahli ing bidangé uga wong sing durung spesialis nanging nuduhaké potensi dhuwur. Sing diarani “potensi dhuwur” yaiku wong sing wis mbuktèkaké kemampuan kanggo cepet adaptasi ing domain anyar lan ngasilaké asil. Kita ngurmati kolaborasi, komunikasi sing efektif, kabuka marang umpan balik, lan selaras karo misi⁠ lan nilai⁠ kita.

Proses wawancara

Karyawan OpenAI asalé saka macem-macem latar mburi lan disiplin, nanging ana siji bab sing padha kanggo kita kabèh: dedikasi marang misi kita kanggo mbangun kecerdasan buatan sing aman lan migunani kanggo kabèh umat manungsa. Proses wawancara kita minangka kesempatan kanggo kita supaya luwih kenal karo panjenengan, lan kanggo panjenengan supaya luwih kenal karo kita lan sinau apa sing ndadèkaké OpenAI dadi OpenAI. Ing ngisor iki ana conto apa sing bisa panjenengan antisipasi yèn nglamar salah siji peran ing kéné. Pengalaman wawancara panjenengan bisa waé béda, nanging kita ngupaya konsistensi supaya kabèh pelamar nduwèni kesempatan sing padha kanggo nuduhaké kekuwatané.

  • Tinjauan lamaran lan résumé. Kirimna lamaran panjenengan kanggo posisi sing panjenengan minati. Biasané tim rekrutmen mbutuhaké wektu seminggu kanggo mriksa résumé panjenengan lan mbales liwat email.

  • Telpon pambuka. Yèn ana kecocokan potensial, koordinator rekrutmen bakal ngirim email kanggo njadwalaké obrolan karo manajer perekrutan utawa perekrut. Perekrut bakal njawab pitakon apa waé sing panjenengan duwèni sajrone proses iki.

    Siapna dhiri kanggo mbahas pengalaman kerja lan akademik, motivasi, lan tujuan panjenengan. Panjenengan bisa nemokaké karya paling anyar OpenAI ing blog⁠ kita. Kita nyaranaké supaya panjenengan nyinau update paling anyar saka kita—utamané sing ana gandhèngané karo tim sing arep panjenengan wawancarai.

  • Penilaian adhedhasar katrampilan. Sajrone seminggu, tim rekrutmen kita bakal ngandhani yèn panjenengan maju menyang tahap sabanjuré. Kita bakal nuduhaké rincian bab penilaian sabanjuré. Formate béda-béda miturut tim lan bisa kalebu: wawancara pair coding, proyek sing digarap ing omah, tes teknis, lan sapituruté. Kita bisa njaluk panjenengan ngrampungaké luwih saka siji penilaian gumantung perané. Tim rekrutmen bakal menehi persiapan supaya panjenengan bisa sukses. Sawisé penilaian, sajrone seminggu panjenengan bakal krungu apa panjenengan maju menyang babak sabanjuré.

  • Wawancara pungkasan. Kanthi standar, wawancara kita tetep dianakaké sacara virtual, sanajan panjenengan bisa milih wawancara langsung ing kantor kita ing San Francisco. Biasané, kandidat kita ngliwati wawancara pungkasan 4–6 jam karo 4–6 wong sajrone 1–2 dina.
    Wawancara bakal fokus ing bidang keahlian panjenengan lan dirancang kanggo nantang panjenengan ngluwihi zona nyaman.

    Kanggo wawancara teknik, biasané kita nggoleki solusi sing dirancang kanthi apik kanggo tantangan, kode bermutu dhuwur, performa optimal, lan cakupan tes sing apik.
    Kita ngevaluasi katrampilan komunikasi lan kolaborasi sing kuwat. Tulung wènèhana gambaran marang kita babagan cara panjenengan nimbang lan ngrampungaké masalah.

  • Kaputusan. Panjenengan kuduné nampa kabar saka kita sajrone seminggu sawisé wawancara pungkasan. Perekrut panjenengan bisa njaluk referensi ing tahap iki.

Persiapan

Bacaan umum sing disaranaké kalebu Piagam OpenAI⁠, publikasi riset⁠, lan kiriman blog⁠ sing panjenengan anggep menarik. Bacaan teknis sing disaranaké kalebu Buku Deep Learning⁠(mbukak ing jendhela anyar) lan Spinning Up in Deep RL⁠(mbukak ing jendhela anyar).