Airbnb

シニア

Airbnbプラットフォーム全体の検索ランキング・パーソナライゼーションMLシステムをエンドツーエンドで構築する

AirbnbのRelevance and Personalizationチームは、プラットフォーム全体の検索・レコメンドのランキングを担当しており、その範囲はデータパイプライン、特徴量・モデルの改善、大規模なサービング・実験基盤にまで及びます。この面接では、MLエンジニアリングの実践的な深さが試されます。具体的には、モデルの本番運用化（バッチ・リアルタイム）、training/serving skewや特徴量選択といったMLのベストプラクティス、TensorFlow・PyTorch・Kubernetes・Spark・Kafkaなどのツールの習熟度です。優れた候補者は、モデルを構築できるだけでなく、それを取り巻くインフラ（特徴量プラットフォーム、モデルの解釈可能性、ハイパーパラメータ最適化、コンセプトドリフト）についても筋道立てて考えられることを示します。