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ミドル

本番環境でCohereのLLMを提供するKubernetesベースのプラットフォームを運用・自動化する

CohereのModel Servingチームは、Site Reliability Engineerを募集しています。低レイテンシ・高スループットのAPIエンドポイント経由でCohereの大規模言語モデルを提供するAIプラットフォーム向けに、セルフサービスシステム、カスタムKubernetes operator、オブザーバビリティツールを構築するポジションです。大規模な本番インフラ運用の経験5年以上、KubernetesとGPUワークロードの深い経験、マルチクラウドの経験、高性能なサービングシステムのためのGolang/C++への習熟が求められます。勤務地はトロントで、on-callローテーションがあります。

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この面接で問われること

  • Kubernetes operatorとセルフサービス型インフラ自動化
  • GPU/アクセラレーターを考慮したスケジューリングと、推論のレイテンシ/スループットのトレードオフ
  • SLOの定義、on-callのオーナーシップ、インシデント対応
  • マルチクラウドおよびハイブリッド/オンプレミスのインフラ経験
  • 開発者が幅広くセルフサービスでデバッグできるオブザーバビリティ設計
  • 高性能サービングのためのGolangまたはC++によるシステムプログラミング

よくある質問の方向性

自身が構築したKubernetes operatorや自動化システムと、それが削減した手作業(toil)を説明してください

GPU/アクセラレーターの特性は、推論ワークロードのスケジューリングへのアプローチをどう変えますか

自身がオーナーだったSLOが危うくなった場面と、そのとき何をしたかを順を追って説明してください

複数のクラウドプロバイダーやハイブリッド/オンプレミス構成をまたいで仕事をした経験を教えてください

他の開発者がセルフサービスでトラブルシューティングできるように、オブザーバビリティをどう設計しますか

on-call中に発生した本番インシデントと、それを解決まで導いた経緯を教えてください

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