EC2最大級のAI/MLネットワークスタックを支えるテスト・監視基盤のオーナーシップ

Annapurna LabsのML Network Stackチームにおける、Senior Software Engineerポジションの面接です。同チームはEC2の分散AI/MLシステム向けにNCCL、NVSHMEM、NIXLといったフレームワークをサポートしており、本ポジションでは、超大規模なテストワークロードを対象に、性能面・機能面のリグレッションを監視・ベンチマーク・レポートする基盤の構築を担います。

この面接を練習する

無料 · この職種に合わせて調整されたライブ音声模擬面接

模擬面接を始める

この面接で問われること

分散AI/MLシステム向けのネットワーキングとHPC/RDMAインターコネクト
大規模な自動テスト・ベンチマーク基盤の構築（Python、CI/CD）
性能データパイプラインとダッシュボード構築（Grafana、Athena）
インスタンスタイプやソフトウェアスタックを横断したリグレッション／異常の自動検知
SW/HW協調設計とテクニカルリーダーシップ・メンタリング

よくある質問の方向性

大規模なML/HPCクラスタを自動で立ち上げ、ベンチマークを実行し、顧客に影響が出る前に性能リグレッションを検知するシステムを設計せよ

分散MLの文脈でのNCCL、RDMA、高速ネットワーキング内部に関する経験を説明してください

生の性能テレメトリから（Grafana/Athenaなどを経由して）開発者が行動に移せるアラートまで、ダッシュボードパイプラインをどう構築するか

SW/HW協調設計で下したトレードオフ判断と、それがシステムの性能や信頼性に与えた影響について

多数のインスタンスタイプ・OSバージョンにスケールするテスト基盤の構築を、チームのリードやメンタリングをしながら進めた経験を教えてください

経験者はこう語る

リアルな Senior Software Engineer- ML Network Stack 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 · アプライドサイエンティスト(L4)オファー獲得

Amazon アプライドサイエンティスト面接体験談:Alexa Speechチーム、2021年

候補者の希望でリクルーターとのやり取りが方向転換したことをきっかけに、Alexa SpeechチームでのAmazonアプライドサイエンティスト選考が始まった。電話面接、2チームにまたがる分割5ラウンドのバーチャルオンサイト、バーレイザー、そして追加のML幅広さラウンドを経て、オファーに至ったが、L5からL4へのダウンレベルを伴った。

面接時期: 2021年7月 · ボストン、マサチューセッツ州(リモート)