北米ML PhDの研究職フルタイム就活体験記:二体問題・O-1ビザを経てNVIDIAへ
更新日: 2026年7月17日
長沼大樹氏(モントリオール大学/Milaで機械学習のPhDを2026年6月に修了)による体験記。これまでLinkedIn、Microsoft Research、Google DeepMind、Metaで研究インターンを経験し、直近ではMeta Superintelligence Labsで2025年8月末までインターンをしていた。本稿は、その後2025年9月頃から2026年前半にかけて行った、北米での研究職・研究開発職のフルタイム就活を振り返ったものである。
筆者自身が明記している通り、これは一般的な攻略法でも特定企業の選考内容の解説でもなく、あくまで2025〜2026年頃の北米ML PhDの一例として、リターンオファーの不確実性、コーディング対策の必要性、ビザの見通し、配偶者の進路を含めた「二体問題」、オファー後のリロケーション交渉などを整理したものである。最終的に複数の選択肢の中からNVIDIAのRedmondチームを選び、2026年8月からResearch Engineerとして勤務する予定だという。
選考プロセス
準備期(2025年9月〜)
CVと研究ステートメントの整理、job talk用スライドの作成、これまでの研究をひとつのストーリーとして説明する練習、興味のあるチーム・研究所・企業のリストアップ、共同研究者やメンターへの相談、勤務地・ビザ・家族の進路を含めた条件整理、コーディング・テクニカルインタビュー対策を開始した。
打診・面談期(2025年11月〜)
invited talkや面談の機会が増え始めた。正式な選考プロセスの一部である場合もあれば、研究交流やチームとの相性確認に近い場合もあったという。
本選考期(2025年12月〜2026年2月)
本格的な面接を受け始めたのは2025年12月頃から。研究職・研究開発職であっても、コーディング面接や実装・システム理解を問う面接がかなり高い頻度で含まれていたとのこと。2026年1月から2月にかけて複数社の面接が集中し、体力的にもかなり消耗したと振り返っている。
オファー比較・意思決定(2026年1月下旬〜)
最初のオファーは2026年1月下旬に出た。研究テーマとのマッチ、チームの方向性、マネージャーとの相性、勤務地、配偶者の進路、長期的なキャリアの広がりなどを軸に複数のオファーを比較し、最終的にNVIDIAのRedmondチームを選択した。
リサーチトーク/ジョブトーク
自分の研究を一貫したストーリーとして説明できるか
- 自分は何を問題だと思っているのか
- これまで何を解いてきたのか
- 次に何をしたいのか
- その会社やチームでなぜそれをやる意味があるのか
単に論文を並べるのではなく、一貫したストーリーとして語れることが重要だったと筆者は述べている。
コーディング・実装/システム理解面接
コーディング力やMLシステム・実装への理解
研究職・研究開発職向けの選考でも、コーディング面接や実装・システム理解を問う面接がかなり高い頻度で含まれていたという。ポジションによってはresearch talkやtechnical discussionが中心になることもあったとのこと。
チーム面談
チームとの相性や研究テーマとのマッチ度合いの確認
面接や議論を通じて、研究的にも実装的にも強いメンバーと働けそうかを互いに確認する場だったと振り返っている。
学びのポイント
- インターン経験があっても、リターンオファーは当然ではない。組織再編でチームの状況が変わることもあるため、インターン先以外にも選択肢を広めに用意しておくと安心だという。
- 共同研究者やインターン先のメンターなど、研究上の強い接点を早めに作っておくと、応募書類が十分に読まれる段階まで進みやすかったと振り返っている。
- 研究職・研究開発職であっても、コーディングや実装・システム理解を問う面接が含まれることがあるため、必要になってから対策を始めるのではなく早めに準備しておいた方がよいとのこと。
- 配偶者や家族がいる場合、勤務地・ビザ・進学先などの「二体問題」を後回しにせず、早い段階で候補地域を洗い出しておくと意思決定がしやすかったという。
- 選考結果はマッチングの要素が大きく、良い面接でも進まないことがあるため、結果を自分の価値そのものと結びつけすぎない方がよいと筆者は振り返っている。
出典
質問と選考プロセスの事実は、下記リンクの候補者本人の公開投稿に基づきます。本文は当サイトによる再構成です。
候補者自身によるnote.comの公開体験記