name: career-prep description: > USE when: /career, interview, leetcode, STAR, system design. [STATUS: review] [CONFIDENCE: high] [REVIEWED: 2026-04-18] Система подготовки к интервью в топ AI-компании (Anthropic, OpenAI, Google, Cursor, Perplexity) встроенная в работу над проектами. Двойная польза: продукт + навык одновременно. Triggers: /career, career:, interview, интервью, leetcode, собеседование, вопрос с интервью, готовь к интервью, STAR, system design. effort: minimal tokens: ~600

Career Prep — AI Engineer Interview System

Целевая роль

AI Engineer / LLM Engineer / Applied AI Engineer

Топ-компании по приоритету:

1. Tier S — Anthropic, OpenAI, Google DeepMind (ценят builder-менталитет)
2. Tier 1 — Cursor, Perplexity, Mistral, Cohere, Hugging Face
3. Tier 2 — Google, Meta, Microsoft AI divisions

Что проверяют на интервью

Когда активировать

/career question — вопрос с интервью по текущей теме

Claude генерирует вопрос уровня Anthropic/Google связанный с тем что ты сейчас делаешь. Отвечаешь — получаешь фидбек.

/career star — STAR-история из последней задачи

Фиксирует что только что сделал в формате интервью:

Situation: [контекст задачи]
Task: [что нужно было решить]
Action: [как решил, конкретно]
Result: [измеримый результат]
→ Тема: "Tell me about a technical decision..."

/career algo — алгоритмическая задача

LeetCode-стиль задача связанная с текущим проектом:

• Работаешь с Neo4j → задача на графы
• Работаешь с хуками → задача на очереди/события
• Работаешь с wiki-индексом → задача на поиск/хэши

/career roadmap — где ты сейчас и что дальше

Показывает прогресс по 6-месячному роадмапу.

6-месячный роадмап

Месяц 1-2: Foundation
  □ LeetCode: 1 задача/день (Easy → Medium)
  □ Фокус: Array, Hash Map, Graph, Tree
  □ Python: generators, decorators, async/await deep dive
  □ Проект: GeoMiro baseline (rules-only, без LLM)

Месяц 3-4: AI Core
  □ Transformers: читать Attention is All You Need с кодом
  □ RAG: реализовать в CogniRouter (embeddings + retrieval)
  □ Vector DB: Chroma или Qdrant (добавить в один проект)
  □ Evaluation: Brier score, BLEU, human eval
  □ Проект: CogniRouter — embedding-based routing

Месяц 5-6: Interview Mode
  □ System Design: 2 mock/неделю
  □ 20 STAR-историй из своих проектов
  □ Blind 75 LeetCode завершить
  □ Отправить заявки: Anthropic → Cursor → Perplexity

Алгоритмы по проектам (маппинг)

STAR-истории (заготовки из твоих проектов)

Story 1: "Расскажи о сложном техническом решении"

S: Нужно было предотвратить накопление галлюцинаций Claude в памяти
T: wiki_reminder должен сохранять только подтверждённые решения
A: Реализовал _has_verified_evidence() — паттерн "No Execution No Memory"
   Ключевые слова + Evidence markers + 5-мин debounce
R: 0 неподтверждённых фактов в wiki, 2MB limit, CI green

Story 2: "Расскажи о системе которую ты спроектировал"

S: Нужна была система защиты от prompt injection в AI-агенте
T: 8 типов атак, не ломая нормальный markdown и код
A: Многоуровневый input_guard.py — HIGH_PRIORITY (immediate block)
   vs LOW (log only). Backtick = shell context, не inline code
R: 0 false positives на markdown, 100% блокировка shell injection

Story 3: "Как ты работаешь с качеством кода?"

S: 49 хуков, ни одного ручного теста на hooks pipeline
T: 862 теста + CI на Linux + ruff + mypy
A: TDD workflow — каждый хук имеет unit + integration тест
   Smoke tests: 130 skills + 82 hooks автоматически
R: 86% coverage local, 65% CI/Linux, 0 регрессий за 3 месяца

Вопросы с интервью Anthropic (реальные)

1. "How would you design a system to evaluate LLM outputs at scale?"
2. "Describe a time you caught a bug that could have caused serious harm"
3. "How do you think about the tradeoff between model capability and safety?"
4. "Walk me through how you'd implement a RAG pipeline from scratch"
5. "What's wrong with this prompt? [даётся промпт с проблемами]"

Gotchas

• Anthropic ценит safety-thinking — всегда упоминай как учитывал риски
• OpenAI ценит scaling — говори о production-ready решениях
• Cursor/Perplexity ценят скорость — показывай что можешь строить быстро
• Алгоритмы важны даже для AI ролей — не пропускай LeetCode