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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
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