Embaucher des ingénieurs qui n’ont jamais dirigé d’agent

Si nous avions besoin de trois ans d’expérience en opérations d’agents, nous choisirions parmi un très petit groupe de personnes qui ont pour la plupart appris les mêmes leçons dans les deux ou trois mêmes entreprises. Ce n’est pas une stratégie de recrutement, c’est un goulot d’étranglement.

La question que nous nous posons donc plutôt est de savoir quelle expérience existante est réellement transférée. La réponse a été assez cohérente.

L'arrière-plan qui transfère le mieux est celui des opérations

Les personnes qui ont exécuté des systèmes en production comprennent ce qui surprend les équipes d'agents : que la partie intéressante commence après le fonctionnement.

Ils demandent qui est bipé. Ils demandent ce qui se passe lorsque le système tombe en panne à trois heures du matin et que la personne qui l'a construit est partie. Ils instrumentent avant d’optimiser. Ils se méfient des systèmes incapables d’expliquer ce qu’ils ont fait.

Chacun de ces instincts est directement applicable aux agents, et aucun d’entre eux n’est évident pour quelqu’un dont l’expérience consiste à construire des choses qui sont démontrées.

L’ingénierie des données transfère étonnamment bien

La qualité des agents est principalement un problème de données portant un costume de mannequin. Récupération, découpage, provenance, obsolescence, la différence entre un document qui existe et un autre qui peut être trouvé.

Les ingénieurs qui ont passé du temps sur les pipelines réfléchissent déjà à l'origine des données, à ce qui les a transformées et à la question de savoir si la transformation a perdu quelque chose. C’est exactement l’objectif qui trouve le défaut d’analyse que personne ne recherchait.

Ce que nous explorons dans une interview

Nous posons des questions sur un système dirigé par quelqu'un qui s'est mal comporté d'une manière difficile à expliquer, et nous écoutons la forme de l'enquête. Ont-ils formulé une hypothèse et l’ont-ils testée, ou ont-ils changé les choses jusqu’à ce qu’elle s’arrête ? Les deux se produisent, et un seul d’entre eux évolue.

Nous leur demandons comment ils sauraient si un système s’était discrètement dégradé. Les candidats qui recherchent la mesure plutôt que la vigilance ont tendance à réussir ici.

Et nous nous demandons ce qu’ils refuseraient d’automatiser. Il s’agit d’une question de valeurs déguisée en question technique, et les réponses sont informatives.

Ce que nous ne testons pas

Rappel des noms de modèles et des scores de référence. Ces connaissances ont une demi-vie d’environ quatre mois et sont faciles à acquérir.

Si quelqu'un a utilisé notre plateforme. Évidemment non, et nous serions une entreprise étrange si nous nous y attendions.

Vitesse sur un puzzle de tableau blanc, qui mesure la pratique des puzzles sur tableau blanc.

Ce que nous disons honnêtement aux candidats

L’œuvre comporte une importante composante peu glamour. Il s’agit en grande partie d’attribution, de propriété, de critères d’évaluation et de pistes d’audit plutôt que d’expérimentation de modèles. Les gens qui trouvent cela ennuyeux n’ont pas tort, ils sont simplement adaptés à autre chose, et cela est mieux établi lors d’un entretien qu’au quatrième mois.

Nous sommes distants par défaut et préférons travailler en personne lorsque cela est pratique, et nous disons cela plutôt que de présenter la distribution comme étant universellement meilleure.

Façons d'entrer

La page Carrières propose des postes ouverts. Le programme Scholars est un parcours à distance à temps partiel avec un mentor et aucune exigence d'expérience de recherche préalable. L'adhésion à la communauté de développement ouverte est gratuite et constitue un moyen raisonnable de voir comment nous travaillons avant de décider si vous souhaitez ou non.

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