Mein Check24 Interview: Ein Blick hinter die Kulissen

Die erste Runde: Wer bin ich?

Es war wirklich nervenaufreibend. Ich bin jetzt seit etwa einem halben Jahr in Berlin, und diese Stelle bei Check24 – die KI-Integration klang total spannend – war meine Chance, endlich etwas wirklich Neues auszuprobieren. Als ich dann die Fragen bekam, versuchte ich, so authentisch wie möglich zu sein.

“Guten Tag! Schön, dass Sie da sind. Zunächst einmal, erzählen Sie uns ein wenig über Ihren Hintergrund und warum Sie sich für diese Position interessieren.”

“Guten Tag! Freut mich auch. Die Stelle klingt sehr spannend, besonders der Teil mit der KI-Integration.”

Ich versuchte, ruhig zu bleiben und zu erklären, dass ich meinen Master in Informatik mit Schwerpunkt Webentwicklung gemacht habe. Ich sagte, dass ich total begeistert von der Check24-Plattform bin und gerne dazu beitragen würde, sie noch besser zu machen. “Ich finde die Reiseplattform sehr gut,” sagte ich, “und ich habe ein bisschen Erfahrung mit KI-Tools, hauptsächlich mit Cursor.”

Cursor und LLMs: Was kann ich wirklich?

“Sie haben erwähnt, dass Sie Erfahrung mit KI-Tools wie Cursor haben. Können Sie mir genauer sagen, wie Sie diese Tools eingesetzt haben und was Sie dabei gelernt haben?”

“Klar. Ich habe mit Cursor für verschiedene Aufgaben gearbeitet, hauptsächlich zur Texterstellung und zur Zusammenfassung von Dokumenten. Ich habe gelernt, wie man LLMs (Large Language Models) effektiv einsetzt, um die Produktivität zu steigern. Ich habe auch grundlegende RAG-Anwendungen (Retrieval-Augmented Generation) verstanden. Es war… ziemlich verrückt, wie schnell die Programme schreiben konnten, aber ich habe auch gelernt, dass man die Ergebnisse immer genau prüfen muss, oder?”

Ich spürte, dass sie mich testen wollten, ob ich nicht nur ein paar Buzzwords kannte.

RAG, Datenqualität und die großen Herausforderungen

“Wir setzen auch auf RAG-Technologien. Wie würden Sie die Herausforderungen bei der Implementierung von RAG in einer Produktionsumgebung einschätzen?”

“Die größten Herausforderungen sehe ich in der Datenqualität und der Feinabstimmung des Modells. Es ist wichtig, dass die Daten, die dem Modell zur Verfügung stehen, aktuell, korrekt und relevant sind. Sonst sagt das KI-Ding Blödsinn, und das wäre natürlich ärgerlich. Außerdem muss man das Modell kontinuierlich überwachen und anpassen, um sicherzustellen, dass es weiterhin zuverlässige Ergebnisse liefert. Ich habe mal versucht, ein kleines Textgenerierungs-Tool zu bauen, und da habe ich schon gemerkt, wie wichtig eine gute Datenbasis ist.”

Technische Details: Golang, React und ein bisschen Nervosität

“Lassen Sie uns über Ihre technischen Fähigkeiten sprechen. Welche Programmiersprachen beherrschen Sie denn besonders gut und welche Erfahrungen haben Sie mit verschiedenen Frameworks?”

“Ich habe viel Erfahrung mit Golang, React und TypeScript. Im Studium habe ich hauptsächlich mit Golang gearbeitet, aber auch React für die Entwicklung von Benutzeroberflächen und TypeScript für serverseitige Anwendungen. Ich bin aber auch offen, mich in neue Sprachen und Frameworks einzuarbeiten. Ich muss gestehen, Golang ist immer noch etwas… kompliziert, aber ich lerne!”

Performance und Skalierbarkeit: Groß denken

“Wie würden Sie Ihren Ansatz zur Entwicklung von hochperformanten Anwendungen beschreiben, insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit und Code-Qualität?”

“Ich lege großen Wert auf Clean Code und achte auf eine gute Architektur, um die Performance zu optimieren. Dabei setze ich auf effiziente Algorithmen, geeignete Datenstrukturen und eine sorgfältige Optimierung des Codes. Skalierbarkeit ist auch wichtig, daher plane ich von Anfang an für zukünftige Anforderungen. Ich habe mal versucht, eine Website zu optimieren, und da habe ich gelernt, dass man sich nicht nur auf das Design konzentrieren darf, sondern auch darauf, wie schnell die Seite geladen wird.”

Automatisierung: Die CI/CD-Pipeline

“Können Sie uns ein Beispiel nennen, wie Sie in einem Projekt die Automatisierung von Prozessen eingesetzt haben?”

“Ja, während eines Studienprojekts haben wir eine CI/CD-Pipeline mit GitLab CI und Jenkins aufgebaut. Wir haben Unit-Tests und Systemtests automatisiert, um die Codequalität zu gewährleisten. Außerdem haben wir Linting und Code Formatting eingerichtet, um den Code konsistent zu halten. Das war eine gute Übung, um zu verstehen, wie wichtig Automatisierung ist.”

KI und Kundenerlebnisse: Eine tolle Idee

“Was halten Sie von der Idee, KI-Technologien zur Personalisierung von Kundenerlebnissen auf unserer Plattform einzusetzen?”

“Ich finde die Idee fantastisch! Durch den Einsatz von KI können wir Kunden noch besser verstehen und ihnen maßgeschneiderte Empfehlungen und Angebote machen. Das kann die Nutzerzufriedenheit deutlich erhöhen und den Umsatz steigern. Ich habe mir mal überlegt, wie man eine App nutzen könnte, die den Nutzer basierend auf seinen Suchanfragen und Buchungen spezifische Angebote macht – das wäre wirklich clever.”

Agiles Arbeiten und Observability

“Wie würden Sie sich in ein agiles Team einbringen und Ihre Arbeit koordinieren?”

“Ich bin ein Teamplayer und schätze die Zusammenarbeit. Ich würde aktiv an Meetings teilnehmen, meine Ideen einbringen und mich gegenseitig unterstützen. Ich bin auch offen für Feedback und bereit, mich an den Vorgaben des Teams anzupassen. Ich habe mich schon oft in agilen Teams gefühlt, die schnell Entscheidungen treffen mussten – das ist manchmal ein bisschen stressig, aber auch spannend.”

“Wir setzen stark auf Observability. Was bedeutet das für Sie und wie würden Sie vorgehen, um ein umfassendes Observability-System einzurichten?”

“Observability bedeutet für mich, die gesamte Plattform in Echtzeit zu überwachen und zu analysieren. Ich würde verschiedene Tools einsetzen, wie z.B. Prometheus, Grafana und ELK Stack, um Metriken, Logs und Traces zu sammeln und zu visualisieren. Das ist ein umfassender Ansatz. Ich habe mal versucht, ein Monitoring-System aufzusetzen, und da habe ich gemerkt, dass es wichtig ist, die richtigen Metriken zu definieren – man kann nicht alles messen!”

Fragen stellen und ein gutes Ende?

“Haben Sie noch Fragen an uns?”

“Ja, ich hätte noch ein paar Fragen zur konkreten Aufgabenverteilung und den Technologien, die im Team bereits eingesetzt werden. Könnten Sie mir mehr über den aktuellen Stand der KI-Integration in den verschiedenen Bereichen der Plattform erzählen?”

Ich fragte nach den aktuellen Pilotprojekten, und sie gaben mir einiges zu erzählen. Es klang alles sehr vielversprechend.

“Vielen Dank für das interessante Gespräch! Ich freue mich auf die nächste Runde.”

“Vielen Dank auch Ihnen. Wir melden uns bei Ihnen sobald wir eine Entscheidung getroffen haben.”

Ich atmete erleichtert auf. Die ganze Zeit habe ich mich fragt, ob ich gut genug war. Jetzt hoffe ich, dass meine Erfahrung mit KI und meine Lernbereitschaft ausreichen. Und vielleicht, nur vielleicht, habe ich den Job bekommen!