İŞ HAYATI 5 Mart 2021
105b OKUNMA     598 PAYLAŞIM

Nvidia'ya İş Görüşmesine Giden Bir Ekşi Sözlük Yazarının Yaşadığı Mülakat Süreci

Ekran kartlarına aşina olduğumuz Nvidia'ya iş görüşmesine giden bir Ekşi Sözlük yazarı, yaşadığı detaylı ve uzun süreci özetlemiş fikir vermesi açısından.

mülakat süreci oldukça zahmetli ve uzun olan bir şirket nvidia. kişisel deneyimimi özetleyeceğim. 

compute developer technologies engineer (phd new grad) pozisyonuna kariyer sayfalarından başvuru yaptım. iki hafta kadar sonra süreci başlattılar. ilk mülakat işe alım yöneticisi ile oldu, 90 dakika sürdü; karşılıklı öz geçmişleri paylaştıktan sonra yazılım mimarisi ve c++ programlama dili gibi spesifik sorular vardı. 

ardından ikinci seviye mülakatlar başladı. bu aşamada 60'ar dakikadan iki telefon mülakatı, ardından cpu ve gpu programlama görevleri oldu (her biri için iki gün). telefon mülakatları genel cs bilgisi ve algoritmalar üzerineydi. programlama görevlerinin biri performans optimizasyonu, diğeri paralel algoritmalar üzerineydi. 

sonrasında ofiste görüşmeye çağırdılar. mülakatlarda 7 mühendisle 45'er dakika teknik mülakat ve en sonunda 15 dakika işveren ile davranışsal bir mülakat yaptılar. sadece 15 dk mola oldu, mülakatlar ardı ardına yapıldı. teknik mülakatlar çok geniş bir yelpazede oldu; bana deep learning (derin öğrenme), numerical linear algebra (sayısal doğrusal cebir), computer architecture (bilgisayar mimarisi) ve parallel algorithm design (paralel algoritma) soruları sordular. 

mülakatları yapan 5 kişinin phd'si vardı ve 3'ü stanford'luydu. yüzeysel bilgileri genel olarak kabul etmediler, derine indiler. şahsen google, facebook ve nvidia arasında en çok takdir ettiğim mühendisler nvidia'dandi. iki mülakatta tek kelimeyle batırdım. hiç bilmediğiniz bir alandan soru gelme olasılığı çok yüksek. internette nvidia mülakatları hakkında pek bir bilgi yok ama ben aşağıda yazacağım üç kitabı okumanızı tavsiye ederim:

- introduction to parallel computing, grama et al.
- programming massively parallel processors, kirk et al.
- deep learning, goodfellow et al.