Άλλες θέσεις εργασίας στην Aqemia:Μηχανικός Λογισμικού Σύμβουλος Στρατηγικής Πωλήσεις

Πώς να περάσετε τη συνέντευξη Μηχανικός Λογισμικού της Aqemia το 2026

Growth · Οδηγός συνέντευξης Μηχανικός Λογισμικού

Γλώσσα συνέντευξης: αγγλικά

Θα κληθείτε να γράψετε κώδικα σεPython

Το DNA της Aqemia (TL;DR)

Η βασική αποστολή της Aqemia για την εφεύρεση νέων φαρμάκων καθοδηγεί την αξιολόγηση των υποψηφίων που μπορούν να συνδυάσουν τη βαθιά επιστημονική κατανόηση με την πρακτική εφαρμογή AI. Οι συνεντευκτές αναζητούν αποδείξεις αναλυτικής ακρίβειας και την ικανότητα μετατροπής σύνθετων ιδεών σε απτά αποτελέσματα, συχνά κατά τη διάρκεια τεχνικών συζητήσεων σε βάθος.Στα αγγλικά:Aqemia's core mission of Inventing New Drugs drives the assessment for candidates who can blend deep scientific understanding with practical AI application. Interviewers probe for evidence of analytical precision and the ability to translate complex ideas into tangible results, often during technical deep-dives.

Διαβάστε στη γλώσσα σας

Εμφανίζουμε αυτόν τον οδηγό στη γλώσσα σας, με το αγγλικό πρωτότυπο από κάτω ως αναφορά. Το badge παραπάνω δείχνει σε ποια γλώσσα διεξάγεται συνήθως το loop αυτής της εταιρείας.

Το Interview Loop της Aqemia

Το onsite loop σας θα αποτελείται τυπικά από 5 γύρους.

1
Γύρος 1
Συνέντευξη με RecruiterΣτα αγγλικά:Recruiter Screen
Κίνητρο, συμβατότητα με τον ρόλο, οργανωτικά.Στα αγγλικά:Motivation, role fit, logistics.
2
Γύρος 2
Coding ScreenΣτα αγγλικά:Coding Screen
Αλγοριθμικά προβλήματα επιπέδου LeetCode-medium υπό πίεση χρόνου.Στα αγγλικά:LeetCode-medium algorithmic problems under time pressure.
3
Γύρος 3
System DesignΣτα αγγλικά:System Design
Κατανεμημένα συστήματα, trade-offs σε κλίμακα, αρχιτεκτονική υπό περιορισμούς.Στα αγγλικά:Distributed systems, trade-offs at scale, architecture under constraints.
4
Γύρος 4
Onsite CodingΣτα αγγλικά:Onsite Coding
Προβλήματα επιπέδου LeetCode-hard, συλλογισμός πάνω σε ελαττώματα, καθαρότητα κώδικα, edge cases.Στα αγγλικά:LeetCode-hard problems, reasoning about defects, code clarity, edge cases.
5
Γύρος 5
Behavioral / LeadershipΣτα αγγλικά:Behavioral / Leadership
Παραδείγματα από το παρελθόν για ανάληψη ευθύνης, επιρροή και επίλυση συγκρούσεων.Στα αγγλικά:Past evidence of ownership, influence, resolving conflict.

Η ζώνη κινδύνου: Κορυφαίοι λόγοι που οι υποψήφιοι αποτυγχάνουν

Με βάση τη βάση δεδομένων μας με αποτελέσματα συνεντεύξεων Aqemia, αποφύγετε αυτές τις συνηθισμένες παγίδες:

Εστίαση αποκλειστικά στην προσωπική επαγγελματική εξέλιξη χωρίς επίδειξη κατανόησης του αντικτύπου της εταιρείας.Στα αγγλικά:Focusing solely on personal career growth without demonstrating understanding of the company's impact.
Περιγραφή μιας εργασίας που ήταν σαφώς μέρος των ανατεθειμένων αρμοδιοτήτων.Στα αγγλικά:Describing a task that was clearly part of their assigned responsibilities.
Εστίαση μόνο στην τεχνική εισαγωγή δεδομένων χωρίς αναφορά στο επιστημονικό πλαίσιο των δεδομένωνΣτα αγγλικά:Focusing only on the technical data ingestion without addressing the scientific context of the data
Απόδοση της επίλυσης σε άλλους χωρίς λεπτομερή αναφορά της δικής τους συνεισφοράς.Στα αγγλικά:Attributing the resolution to others without detailing their own contribution.

Δοκιμάστε τον εαυτό σας: Πραγματικές ερωτήσεις Aqemia

Τρία πραγματικά prompts τραβηγμένα από τη βάση δεδομένων μας.

Τύπος · scalability

Η πλατφόρμα της Aqemia επεξεργάζεται τεράστιες ποσότητες χημικών και βιολογικών δεδομένων. Σχεδιάστε ένα pipeline εισαγωγής δεδομένων που μπορεί να διαχειριστεί υψηλή απόδοση, ποικίλα formats δεδομένων (π.χ. SDF, CSV, JSON) και να διασφαλίσει την ποιότητα και τη συνέπεια των δεδομένων πριν χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση μοντέλων. Πώς θα διαχειριζόσασταν backfills ή επανεπεξεργασία ιστορικών δεδομένων;Στα αγγλικά:Aqemia's platform processes vast amounts of chemical and biological data. Design a data ingestion pipeline that can handle high throughput, varying data formats (e.g., SDF, CSV, JSON), and ensure data quality and consistency before it's used for model training. How would you handle backfills or reprocessing of historical data?

Τύπος · ownership

STAR

Πείτε μου για μια φορά που αντιμετωπίσατε μια σημαντική τεχνική πρόκληση ή bug σε ένα project που δεν σας είχε ανατεθεί ρητά. Ποια βήματα ακολουθήσατε για να κατανοήσετε και να επιλύσετε το ζήτημα και ποιο ήταν το αποτέλεσμα;Στα αγγλικά:Tell me about a time you encountered a significant technical challenge or bug in a project that wasn't explicitly assigned to you. What steps did you take to understand and resolve the issue, and what was the outcome?

Τύπος · algorithmic

Φανταστείτε ότι έχετε μια ροή πειραματικών αποτελεσμάτων, το καθένα με χρονική σήμανση και μια μετρούμενη τιμή. Υλοποιήστε μια συνάρτηση για τον υπολογισμό του κυλιόμενου μέσου όρου αυτών των αποτελεσμάτων σε ένα καθορισμένο μέγεθος παραθύρου. Διαχειριστείτε πιθανές οριακές περιπτώσεις όπως μια κενή ροή ή ένα μέγεθος παραθύρου μεγαλύτερο από τα διαθέσιμα δεδομένα.Στα αγγλικά:Imagine you have a stream of experimental results coming in, each with a timestamp and a measured value. Implement a function to calculate the rolling average of these results over a specified window size. Handle potential edge cases like an empty stream or a window size larger than the available data.

+ πολλές ακόμη ερωτήσεις, σήματα και επεξεργασμένα παραδείγματα

Εγγραφείτε για να ξεκλειδώσετε ολόκληρη τη ρουμπρίκα Aqemia

Ξεκλείδωμα ρουμπρίκας Aqemia, δωρεάν

Τράπεζα Ερωτήσεων Συνέντευξης Aqemia

Ένα δείγμα από τη βάση δεδομένων μας, ομαδοποιημένο ανά γύρο. Εγγραφείτε για να δείτε το πλήρες σύνολο.

9 από 11 ερωτήσεις που εμφανίζονται

Recruiter Screen- Συνέντευξη με Recruiter

1
Τύπος · motivation
Τι σας ενδιαφέρει σχετικά με την αποστολή της Aqemia να επιταχύνει την ανακάλυψη φαρμάκων και πώς πιστεύετε ότι οι δεξιότητές σας στο software engineering συμβάλλουν σε αυτόν τον στόχο;Στα αγγλικά:What interests you about Aqemia's mission to accelerate drug discovery, and how do you see your software engineering skills contributing to that goal?

Coding Screen- Coding Screen

2
Τύπος · algorithmic
Δεδομένου ενός συνόλου δεδομένων μοριακών δομών (που αναπαρίστανται ως SMILES strings) και των προβλεπόμενων ιδιοτήτων τους, σχεδιάστε έναν αλγόριθμο για την αποτελεσματική εύρεση μορίων με ένα επιθυμητό προφίλ ιδιοτήτων μέσα σε μια μεγάλη βάση δεδομένων. Εξετάστε πώς θα διαχειριζόσασταν την κατά προσέγγιση αντιστοίχιση ή τις αναζητήσεις ομοιότητας.Στα αγγλικά:Given a dataset of molecular structures (represented as SMILES strings) and their predicted properties, design an algorithm to efficiently find molecules with a desired property profile within a large database. Consider how you would handle approximate matching or similarity searches.
3
Τύπος · algorithmic
Φανταστείτε ότι έχετε μια ροή πειραματικών αποτελεσμάτων, το καθένα με χρονική σήμανση και μια μετρούμενη τιμή. Υλοποιήστε μια συνάρτηση για τον υπολογισμό του κυλιόμενου μέσου όρου αυτών των αποτελεσμάτων σε ένα καθορισμένο μέγεθος παραθύρου. Διαχειριστείτε πιθανές οριακές περιπτώσεις όπως μια κενή ροή ή ένα μέγεθος παραθύρου μεγαλύτερο από τα διαθέσιμα δεδομένα.Στα αγγλικά:Imagine you have a stream of experimental results coming in, each with a timestamp and a measured value. Implement a function to calculate the rolling average of these results over a specified window size. Handle potential edge cases like an empty stream or a window size larger than the available data.

System Design- System Design

4
Τύπος · architecture
Σχεδιάστε ένα σύστημα για τη διαχείριση και την παροχή προβλέψεων από πολλαπλά μοντέλα machine learning που χρησιμοποιούνται στην ανακάλυψη φαρμάκων (π.χ. πρόβλεψη ADMET, πρόβλεψη συγγένειας δέσμευσης). Εξετάστε πτυχές όπως το versioning μοντέλων, το A/B testing νέων μοντέλων και την αποτελεσματική ανάκτηση προβλέψεων για νέες μοριακές εισόδους.Στα αγγλικά:Design a system to manage and serve predictions from multiple machine learning models used in drug discovery (e.g., ADMET prediction, binding affinity prediction). Consider aspects like model versioning, A/B testing of new models, and efficient retrieval of predictions for new molecular inputs.
5
Τύπος · scalability
Η πλατφόρμα της Aqemia επεξεργάζεται τεράστιες ποσότητες χημικών και βιολογικών δεδομένων. Σχεδιάστε ένα pipeline εισαγωγής δεδομένων που μπορεί να διαχειριστεί υψηλή απόδοση, ποικίλα formats δεδομένων (π.χ. SDF, CSV, JSON) και να διασφαλίσει την ποιότητα και τη συνέπεια των δεδομένων πριν χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση μοντέλων. Πώς θα διαχειριζόσασταν backfills ή επανεπεξεργασία ιστορικών δεδομένων;Στα αγγλικά:Aqemia's platform processes vast amounts of chemical and biological data. Design a data ingestion pipeline that can handle high throughput, varying data formats (e.g., SDF, CSV, JSON), and ensure data quality and consistency before it's used for model training. How would you handle backfills or reprocessing of historical data?
+ 1 ακόμη ερωτήσεις σε αυτόν τον γύρο (εγγραφείτε για να ξεκλειδώσετε)

Onsite Coding- Onsite Coding

6
Τύπος · algorithmic
Υλοποιήστε μια συνάρτηση που λαμβάνει μια λίστα χημικών αντιδράσεων, καθεμία από τις οποίες ορίζεται από αντιδρώντα και προϊόντα (που αναπαρίστανται ως σύνολα αναγνωριστικών μορίων), και προσδιορίζει εάν ένα δεδομένο μόριο-στόχος μπορεί να συντεθεί ξεκινώντας από ένα σύνολο αρχικών πρόδρομων ουσιών. Αυτό μοιάζει με πρόβλημα διάσχισης γράφου ή επίλυσης εξαρτήσεων. Βελτιστοποιήστε για αποδοτικότητα.Στα αγγλικά:Implement a function that takes a list of chemical reactions, each defined by reactants and products (represented as sets of molecule identifiers), and determines if a given target molecule can be synthesized starting from a set of initial precursors. This is akin to a graph traversal or dependency resolution problem. Optimize for efficiency.
7
Τύπος · debugging
Root Cause Analysis (Issue Tree + 5 Whys)
Ένας data scientist αναφέρει ότι ένα κρίσιμο pipeline feature engineering, το οποίο υπολογίζει μοριακούς περιγραφείς, αποτυγχάνει κατά διαστήματα με εξαιρέσεις `KeyError` κατά την επεξεργασία ορισμένων χημικών δομών. Εντοπίστε και διορθώστε το παρεχόμενο απόσπασμα κώδικα, διασφαλίζοντας ότι διαχειρίζεται σωστά την κακή μορφοποίηση ή την απροσδόκητη είσοδο. [Παρέχετε ένα απόσπασμα κώδικα με πιθανά ζητήματα όπως κλειδιά που λείπουν σε λεξικά, ασυνεπή formats δεδομένων ή λανθασμένη ανάλυση].Στα αγγλικά:A data scientist reports that a critical feature engineering pipeline, which calculates molecular descriptors, is intermittently failing with `KeyError` exceptions when processing certain chemical structures. Debug and fix the provided code snippet, ensuring it handles malformed or unexpected input gracefully. [Provide a code snippet with potential issues like missing keys in dictionaries, inconsistent data formats, or incorrect parsing].

Behavioral / Leadership- Behavioral / Leadership

8
Τύπος · ownership
STAR
Πείτε μου για μια φορά που αντιμετωπίσατε μια σημαντική τεχνική πρόκληση ή bug σε ένα project που δεν σας είχε ανατεθεί ρητά. Ποια βήματα ακολουθήσατε για να κατανοήσετε και να επιλύσετε το ζήτημα και ποιο ήταν το αποτέλεσμα;Στα αγγλικά:Tell me about a time you encountered a significant technical challenge or bug in a project that wasn't explicitly assigned to you. What steps did you take to understand and resolve the issue, and what was the outcome?
9
Τύπος · collaboration
STAR
Στην Aqemia, συχνά εξισορροπούμε τις απαιτήσεις υψηλής ακρίβειας των προσομοιώσεων που βασίζονται στη φυσική με την ταχύτητα των μοντέλων generative AI. Περιγράψτε μια περίπτωση όπου έπρεπε να ευθυγραμμίσετε τις τεχνικές προτεραιότητες μεταξύ ενός ερευνητή επιστήμονα που εστίαζε στην ακρίβεια της προσομοίωσης και μιας ομάδας engineering που εστίαζε στην απόδοση του συστήματος. Πώς διαπραγματευτήκατε τους αρχιτεκτονικούς συμβιβασμούς για να διασφαλίσετε ότι η πλατφόρμα παρέμεινε επιστημονικά άρτια και αποδοτική;Στα αγγλικά:At Aqemia, we often balance the high precision requirements of physics-based simulations with the speed of generative AI models. Tell us about a time you had to align technical priorities between a research scientist focused on simulation accuracy and an engineering team focused on system throughput. How did you negotiate the architectural trade-offs to ensure the platform remained both scientifically rigorous and performant?
+ 1 ακόμη ερωτήσεις σε αυτόν τον γύρο (εγγραφείτε για να ξεκλειδώσετε)

Ξεκλειδώστε την πλήρη τράπεζα ερωτήσεων της Aqemia

Χωρίς πιστωτική κάρτα. Κάθε ερώτηση με το framework της, τα σήματα που αξιολογούν οι recruiters και μια ενδεικτική απάντηση για κάθε μία.

Ξεκλείδωμα 11 ερωτήσεων Aqemia

Διαδρομές συνεντεύξεων στην Aqemia

Πώς το DNA της Aqemia μεταφράζεται σε όλες τις λειτουργίες. Διάλεξε τον ρόλο σου.

Δείτε μισθούς Μηχανικός Λογισμικού ανά χώρα

Σύγκρινε την Aqemia με παρόμοιους εργοδότες

Ίδιο DNA, διαφορετικό μπαρ. Περιηγηθείτε στις πλησιέστερες εταιρείες στη βάση δεδομένων μας και δείτε πώς διαφέρουν οι κύκλοι τους.

5 γύροι

Isomorphic Labs

Ίδιο επίπεδο

Isomorphic Labs highly values deep scientific rigor, advanced AI/ML expertise, and innovative problem-solving within ...

Δείτε ερωτήσεις συνέντευξης για την Isomorphic Labs

5 γύροι

Biomodal

Ίδιο επίπεδο

Biomodal values deep scientific acumen in epigenetics and genomics, coupled with strong problem-solving skills for co...

Δείτε ερωτήσεις συνέντευξης για την Biomodal

4 γύροι

Kynexis

Ίδιο επίπεδο

Targeting the kynurenine pathway in biomarker-stratified CNS disorders defines research at Kynexis. Evaluators grade ...

Δείτε ερωτήσεις συνέντευξης για την Kynexis

Εξασκηθείτε στις συνεντεύξεις Aqemia από άκρη σε άκρη

Mock Interview Aqemia

Τρέξτε ένα live mock interview με τον AI interviewer μας χρησιμοποιώντας prompts σε στυλ Aqemia. Λάβετε βαθμολογία σε δομή, σήμα και μήκος απαντήσεων, ακριβώς όπως σας βαθμολογεί το πραγματικό loop.

Open

STAR Stories για συμπεριφορικούς γύρους Aqemia

Χτίστε μια Story Bank των παρελθόντων νικών σας, αντιστοιχισμένη στα leadership σήματα που βαθμολογούν οι interviewers της Aqemia. Επαναχρησιμοποιήστε τις σε κάθε συμπεριφορικό γύρο.

Open

Hub προετοιμασίας συνέντευξης Aqemia

Τα frameworks πίσω από κάθε γύρο της Aqemia: CIRCLES για product sense, hypothesis-driven debugging για analytical, STAR για συμπεριφορικά. Μάθετε το καθένα σε 10 λεπτά.

Open

Πλαίσια Συνέντευξης

CIRCLES, STAR, AARRR, RICE, MECE. Τα ακριβή πλαίσια που κάνουν τους συνεντευξιαστές της Aqemia να γνέφουν αντί να συνοφρυώνονται. Οδηγοί βήμα προς βήμα με τις κινήσεις και τα παρακάρτσια.

Open

Συχνές ερωτήσεις

Πόσο διαρκεί η διαδικασία συνέντευξης της Aqemia;

Οι περισσότεροι υποψήφιοι ξοδεύουν 4 έως 8 εβδομάδες από το screen recruiter μέχρι την προσφορά. Το ίδιο το onsite loop τρέχει σε μία μέρα ή χωρίζεται σε δύο μισές ημέρες, με debrief και προσφορά τυπικά μέσα σε 5 εργάσιμες ημέρες μετά.

Πώς πρέπει να προετοιμαστώ ειδικά για την Aqemia;

Εστιάστε σε τρία πράγματα: (1) στο DNA της εταιρείας που δείχνεται παραπάνω, τι βαθμολογούν πραγματικά, (2) στους γύρους του loop σας, ειδικά τον γύρο που οι περισσότεροι υποψήφιοι υποτιμούν, και (3) σε εξάσκηση στους τύπους ερωτήσεων αυτού του οδηγού χρησιμοποιώντας ένα δομημένο πλαίσιο όπως CIRCLES ή STAR.

Ισχύει αυτό για ρόλους engineering ή design στην Aqemia;

Το DNA παραμένει το ίδιο, αυτό που αλλάζει είναι ο συνδυασμός γύρων. Οι υποψήφιοι SWE αντιμετωπίζουν coding screens αντί για Product Sense· οι designers αντιμετωπίζουν portfolio reviews και ασκήσεις σχεδιασμού. Το «τι εκτιμούν» και τα συμπεριφορικά σήματα μεταφέρονται σε όλες τις λειτουργίες.

Εξερεύνησε καριέρες στο Workfive →