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Airbnbのホスト価格設定システムにおけるModeling→ML Serving→APIアーキテクチャ再構築をオーナーとして担う

AirbnbのシニアIC(Staffレベル)ポジションで、Host Pricing組織におけるMLサービングインフラの全面再設計の技術戦略をオーナーとして担います。対象はフィーチャーストア、モデルバージョニング、オンライン/オフライン整合性、バックフィル・評価基盤など。面接では(モデリングそのものではなく)MLシステム設計の深掘り、チーム間のアーキテクチャコントラクト、シニアICレベルのハンズオンコーディングが問われます。

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この面接で問われること

  • フィーチャーストア設計とオンライン/オフライン整合性
  • モデルバージョニングと複数バージョンのサービング
  • 大規模なバックフィル・評価基盤
  • チーム間の技術的コントラクト(Modeling対Serving)
  • シニアICレベルでのハンズオンなアーキテクチャ設計とコーディング

よくある質問の方向性

学習時とサービング時の整合性を保証するフィーチャーストアを設計せよ

共有サービングスタックで複数のモデルバージョンをどうサポートするか

過去データのバックフィルにおける時点整合性(point-in-time correctness)をどう解決したか説明してください

2つのチームがそれぞれ独立して動けるよう、技術的なコントラクトを定義した経験を教えてください

組織横断のMLインフラ移行をどう主導し、作業の順序をどう組み立てたか

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