Особенности собеседований на позицию AI FDE в Google

Про собесы в Google на FDE с нанимающей стороны  #google #interviews Я тут активно собеседую в гугл на AI FDE. Мог бы написать, что сотни собесов провел, в реальности – 30. Немного расскажу про этот собес на Role Related Knowledge. В целом он на AI agentic system design, но с вкраплениями нашего любимого консалтинга.  Юзкейс описывается очень расплывчато, буквально один абзац в духе “надо сделать агентную систему, чтоб повысить продуктивность в такой-то задаче”.  Далее 3 части: - Scoping (15 мин) - MVP & system design (25 мин) - Evaluation, deployment & scalability (15 мин) То есть в начале надо понизить энтропию, задать ключевые вопросы про проект. Тут в целом неплохо все справляются, хотя нередко упускают ключевые вопросы – каковы критерии успеха? Сколько времени есть на разработку? И тд. MVP & system design – предложить архитектуру, в целом не сильно отличается от классического ML сисздиза. Тут я часто вижу 2 сценария: - Cloud architect как из мема про Амазон: “фронтенд сюда, бэк такой, очередь добавим, load balancer и шардирование не забудем”. То есть в лего поиграли, а что, какая задача вообще решается? Как мы создадим драфт RFP, чтоб он был не совсем сгаллюцинированный? Кандидаты из этого кластера упускают AI engineering часть, видимо неявно полагая, что AI – магия, оно сработает само.  - Еще есть крайность, когда на любой чих тебе расписывают рой агентов: один для чтения с google drive, второй для создания имейла, третий для краулинга инета. Зачем тут целая мульти-агентная система, а не просто агент с набором тулов – не могут пояснить. У нас в кейсе где-то есть намеки на RAG, так что в качестве технического уточняющего вопроса я часто спрашиваю, как реализовать source attribution в классическом RAG – то есть как в нужном месте сослаться на релевантный документ и нужную часть в нем. В целом база (поясни просто, какую метадату надо хранить рядом с эмбеддингами), но оказывается, если чуть копнуть, уже примерно половина кандидатов толком не может пояснить.  Наконец, часть про прод и evals – в целом довольно неплохо отвечают. Но тут тоже сразу заметно, кто реально настраивал условную телеметрию агентов, а кто про это в книжках прочитал.  Стата пока такая: 3 strong hire, 4 hire, остальные – разные формы отказа. Это при том, что как мне кажется, я максимально лояльно собеседую, еще свежи в памяти собственные заходы по собесам.  Из кеков: один товарищ предлагал взять последнюю крутейшую модель, например Gemini 1.5 Pro. Пришлось мне еще 40 минут вести собес, но уже все было понятно. А еще коллега отсобеседовал чела, все норм, оставил ревью, потом рекрутер написал, что это был бот. Еще моей коллеге кандидат уверенно заявил, что она секси, ну тоже no go.