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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。
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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
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