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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）
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