100 名超の Neuron エンジニアがカスタム AI シリコン上でより速く開発できるようにするツーリングを構築する

Amazon の Annapurna Labs / AWS Neuron チームにおける SDE I ポジション。Inferentia と Trainium アクセラレータ上で動く ML ワークロード向けに、プロファイリング、最適化、リソース管理のツーリングを構築します。Kubernetes、カスタムシリコン、大規模 ML インフラが交差する領域で、シニア中心の少人数チームがグリーンフィールドの機能を立ち上げており、設計面での実質的なオーナーシップを持てます。

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想定される形式

Amazon の典型的な SDE 選考：コーディングを含むオンラインアセスメント／電話面接の後、コーディング、システムデザイン、Leadership Principles に基づく行動面接を組み合わせたオンサイト／バーチャルの面接ラウンドが行われます。

この面接で問われること

Java の習熟度に加え、第二言語（Go、Python、TypeScript のいずれか）
Kubernetes／Docker／コンテナエコシステムの基礎
ML ワークロードのプロファイリング、最適化、リソース管理のためのツーリング構築
ソフトウェア開発ライフサイクルの規律：設計、テスト、ビルド、デプロイ、Git を用いた CI/CD
ハードウェア、ソフトウェア、顧客対応の各チームとの部門横断的な協働
ソフトウェア不具合の根本原因特定と、自動化／メトリクスの整備

よくある質問の方向性

カスタムアクセラレータ上の ML ワークロードをプロファイリングまたは最適化するツールを設計してください

コンテナ／Kubernetes の概念をひとつ説明し、デプロイパイプラインへどう適用するか述べてください

Java（または Go/Python/TypeScript）でのコーディング課題

変化が速く曖昧さの多い環境で、コンポーネントをエンドツーエンドで担当した経験を教えてください

本番環境のソフトウェア不具合をどう計測し、根本原因を特定しますか

Amazon Leadership Principles に基づく行動面接の質問（Ownership、Dive Deep、Bias for Action）

経験者はこう語る

リアルな Software Development Engineer I 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。

Amazon · SDE I(修士新卒、コンピュータサイエンス専攻)オファー獲得

Amazon SDE I 新卒面接体験談:オンラインアセスメント3種+面接3回、5営業日でオファー

修士課程の新卒者が、Amazonの3段階からなるオンラインアセスメントすべてと、45分のオンライン面接3回を経験した。どのラウンドもコーディングが始まる前にリーダーシッププリンシプルの質問から始まり、最終面接から5営業日以内にオファーが出た。

面接時期: 2019年10月 · ワシントン州シアトル、米国

Amazon · SDE I(新卒)オファー獲得

Amazon SDE 1 新卒面接体験談:OA1回、オンサイト4ラウンド連続、オファー獲得

新卒の候補者はLinkedInの知人つながりでこの求人を見つけ、応募から1週間以内にOAを通過し、6時間のバーチャルオンサイトに臨んだ。1時間ずつ4ラウンドで、行動面接のすべての回答に3〜4問の深掘り質問がついた。

面接時期: 2021年1月 · 米国ワシントン州シアトル

Amazon · SDE I不合格

Amazon SDE I 面接体験談:グローバルセリングチーム、2022年

LinkedIn経由のリファラルにより、このSDE I候補者はAmazonの通常のオンラインアセスメントを免除された。その後、データ構造とアルゴリズムの電話スクリーニングと、コーディング問題とAmazon Leadership Principlesに関する質問をセットにした技術面接2回を経たが、その後連絡はなかった。

面接時期: 2022年3月 · 記載なし

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