OpenAI के ‘फ़ॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियर’ (FDE) उस जगह काम करते हैं जहाँ कस्टमर OpenAI प्लेटफ़ॉर्म से जुड़ते हैं। उनका काम कस्टमर के असल लक्ष्य को ऐसे काम करने वाले सॉफ़्टवेयर में बदलना होता है जो प्रोडक्शन में सही ढंग से चल सके।
यह कोर्स मानकर चलता है कि आपने छोटे AI और API प्रोजेक्ट बनाए हैं। यह आपको FDE इंटरव्यू प्रोसेस के उन हिस्सों के लिए तैयार करता है जो अलग महसूस होते हैं, जैसे कि अस्पष्ट रिक्वेस्ट का दायरा तय करना, रिट्रीवल और इवैल्यूएशन के बीच सही चुनाव करना, और फ़ॉलो-अप के दौरान अपने फ़ैसलों का बचाव करना।
OpenAI FDE का काम आमतौर पर ऐसे कस्टमर के साथ शुरू होता है जो कुछ ऐसा चाहते हैं जैसे “हमारे सपोर्ट टिकट पर AI का इस्तेमाल करें” और उन्हें इसे सुरक्षित और मापने योग्य डिप्लॉयमेंट में बदलने में मदद चाहिए होती है।
कस्टमर डिप्लॉयमेंट का मतलब है आइडिया से लेकर कस्टमर के एनवायरनमेंट में लाइव सिस्टम तक का पूरा सफ़र, जिसमें इंटीग्रेशन, रोलआउट और यह मापना शामिल है कि इससे मदद मिली या नहीं।
इस स्थिति पर विचार करें। एक रिटेल कंपनी एक इंटरनल असिस्टेंट चाहती है जो पॉलिसी डॉक्यूमेंट और पुराने टिकटों से सवालों के जवाब दे सके। वे चार हफ़्ते में एक पायलट प्रोजेक्ट चाहते हैं, जिसमें डेटा उनकी मंज़ूर की गई सीमा से बाहर लीक न हो।
FDE के तौर पर, आप उस रिक्वेस्ट को एक प्लान में बदलते हैं जिसमें बताया जाता है कि पहले क्या बनाना है, यह उनके सिस्टम से कैसे जुड़ेगा, और आप कैसे साबित करेंगे कि यह इतना अच्छा काम कर रहा है कि इसे आगे बढ़ाया जा सके।
यहाँ वे प्लेटफ़ॉर्म बिल्डिंग ब्लॉक्स दिए गए हैं जिन्हें आप इंटरव्यू के दौरान टास्क से जोड़ते रहेंगे। जानकारी टीम के हिसाब से अलग-अलग हो सकती है, लेकिन ये वे आम बातें हैं जिनके बारे में इंटरव्यू लेने वाले आपसे खुलकर सोचने और बात करने की उम्मीद करते हैं।
हमारे रिटेल असिस्टेंट के उदाहरण के लिए, आप पहला छोटा फ़ीचर चुन सकते हैं, जैसे साइटेशन के साथ जवाब का ड्राफ़्ट तैयार करना, और फिर ज़्यादा वर्कफ़्लो तक विस्तार करने से पहले यह जाँचने के लिए मूल्यांकन (evals) का इस्तेमाल कर सकते हैं कि साइटेशन सही हैं या नहीं। इसे और स्पष्ट करने के लिए, हम इन बिल्डिंग ब्लॉक्स को किसी एंगेजमेंट के दौरान आम FDE कार्यों से जोड़ेंगे:
OpenAI कोई एक आधिकारिक FDE इंटरव्यू प्रोसेस पब्लिश नहीं करता है, इसलिए कैंडिडेट्स जो देखते हैं वह आम तौर पर बताई गई जानकारी पर आधारित होता है और टीम व रोल के हिसाब से अलग-अलग हो सकता है।
इस अंतर के बावजूद, पब्लिक रिपोर्ट्स में एक दोहराया जाने वाला पैटर्न दिखता है जहाँ हर चरण उसी काम के अलग-अलग हिस्से को परखता है: कस्टमर की ज़रूरतों के हिसाब से सिस्टम बनाना और उन्हें सही ठहराना।
आम तौर पर बताए गए एक क्रम की शुरुआत रिक्रूटर स्क्रीनिंग से होती है, फिर घर पर करने वाला प्रोजेक्ट (take-home project) और उसका वॉकथ्रू होता है, उसके बाद डिज़ाइन और इवैल्यूएशन पर लाइव टेक्निकल बातचीत होती है, और आखिर में व्यवहार (behavioral) और हायरिंग मैनेजर के साथ गहरी बातचीत होती है।
एक और आम तौर पर बताए गए तरीके में प्रोडक्शन-स्टाइल लाइव कोडिंग राउंड और सिस्टम डिज़ाइन राउंड शामिल होते हैं, जो या तो वर्चुअल ऑनसाइट से पहले होते हैं या उसका हिस्सा होते हैं।
एक ही विषय को बनाए रखने के लिए, मान लीजिए कि घर पर करने वाला प्रोजेक्ट एक छोटा सिमेंटिक सर्च या सपोर्ट टिकट असिस्टेंट बनाना है, और फिर टीम को यह समझाना है कि आपने इसे सुरक्षित, टेस्ट करने लायक और शिप करने लायक (इस्तेमाल के लिए तैयार) कैसे बनाया।
इसके बाद हर राउंड में उसी मुख्य स्किल का इस्तेमाल होता है: अस्पष्टता को एक तय प्लान में बदलना, प्रोडक्शन के हिसाब से कोड लिखना, और दबाव में ट्रेड-ऑफ (समझौतों) का बचाव करना।
तैयारी करने का सबसे तेज़ तरीका यह जानना है कि हर चरण आपके बारे में क्या जानना चाहता है, ताकि आप बातचीत में सही सबूत पेश कर सकें।
आइए, इन चरणों और उनमें किन चीज़ों की जाँच की जाती है, इसे विस्तार से समझते हैं: