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Amazon のカスタム AI アクセラレータ上で ML ワークロードのプロファイリング・最適化・管理を行うツーリングを構築する SDE
このポジションは Annapurna Labs（Trainium/Inferentia を手がけるシリコン部門）の AWS Neuron チームに所属し、カスタムアクセラレータ上の ML ワークロード向けに、プロファイリング、最適化、リソース管理のための開発者向けツーリングを構築します。面接では、汎用プログラミングの実力（Java に加えて Go/Python/TypeScript のいずれか）、OO 設計とデータ構造、そして Kubernetes・カスタムシリコン・大規模 ML インフラが交差する領域への知見が深掘りされると想定されます。
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この面接で問われること
- プログラミングの基礎：OO 設計、データ構造、アルゴリズム
- Java に加えて Go/Python/TypeScript の習熟度
- 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
- 分散システムと多層アーキテクチャへの知見
- AWS サービス（EKS、EC2、Lambda、S3、DynamoDB、SQS）
- コンパイラツールチェーン／命令セットアーキテクチャの知見（あれば尚可）
よくある質問の方向性
データ構造またはアルゴリズムを実装し、計算量のトレードオフを論じてください
カスタムハードウェア上の ML ワークロードをプロファイリング・最適化するツールを設計してください
インターンシップやプロジェクトでの Git／CI-CD パイプラインの経験を説明してください
Linux システム上のパフォーマンスボトルネックをどう診断しますか
プロジェクトで SQL または NoSQL データベースを扱った経験を教えてください
コンパイラツールチェーンや ISA（CPU/NPU/GPU）の経験があれば教えてください
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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