Affirm
マネージャー
Affirm で融資実行後の与信リスクモデルを構築する ML エンジニアリングチームをリード
Affirm でローン実行後の返済行動予測、回収のパーソナライズ、損失最小化を担うモデルを構築する ML エンジニアチームを率いる、ピープルマネジメントのポジションです。8 年以上の技術経験(うち 3 年以上のエンジニアマネジメント経験)に加え、与信・レンディング領域における融資実行後モデリングの実務経験が求められます。勤務地はヨーロッパ(UK、ポーランド、またはスペイン)です。
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この面接で問われること
- ML エンジニアチームのリーダーシップと技術戦略の策定
- 融資実行後の与信モデリング(返済、回収、リカバリー、損失軽減)
- ML 手法の幅広さ:ツリーベースモデル、Transformer、ディープラーニング、エージェント型 ML
- プロダクト、リスク、アナリティクスとの部門横断の連携
- メンタリングとエンジニアの育成
よくある質問の方向性
返済・回収領域の ML チームに対して、技術戦略の策定とプロジェクトの優先順位付けをどう行いますか?
返済予測や回収の優先順位付けに向けたモデリングアプローチを、順を追って説明してください
技術面またはプロセス面の意思決定によって、チームの力を何倍にも引き上げた(force-multiplier となった)経験を教えてください
モデルの挙動に関わるトレードオフについて、プロダクト・リスク・エンジニアリングの合意を形成した経験を話してください
チームの ML エンジニアをどのようにメンタリングし育成しますか?
低レイヤーの実装詳細と大規模システムアーキテクチャの間を、どのように行き来しますか?
経験者はこう語る
リアルな Manager の面接体験 — 候補者の公開投稿をもとに出典付きで再構成。
Google · L5 機械学習エンジニアオファー獲得Google L5 機械学習エンジニア面接:電話面接スキップ、技術ラウンド4回を経てオファー獲得
GoogleのL5機械学習エンジニア職に応募した候補者は、リファラルと過去の在籍歴により電話面接をスキップし、その後4回の技術・設計ラウンドと1回の行動面接ラウンドを経てL5のオファーを受け取った。このループは、同じサイクルで複数企業からオファーを得たより広範な転職活動の一環だった。
面接時期: 2022年4月 · リモート
Amazon · アプライドサイエンティスト(L4)オファー獲得Amazon アプライドサイエンティスト面接体験談:Alexa Speechチーム、2021年
候補者の希望でリクルーターとのやり取りが方向転換したことをきっかけに、Alexa SpeechチームでのAmazonアプライドサイエンティスト選考が始まった。電話面接、2チームにまたがる分割5ラウンドのバーチャルオンサイト、バーレイザー、そして追加のML幅広さラウンドを経て、オファーに至ったが、L5からL4へのダウンレベルを伴った。
面接時期: 2021年7月 · ボストン、マサチューセッツ州(リモート)
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