Cohere
ミドル
Cohereのオープンリサーチ部門で、最先端のML研究アイデアを動くシステムに変える
Cohere Labsは、実験の構築、モデルのデバッグ、トレーニングパイプラインのスケール、新手法の実装を科学者とともに進める、手を動かすタイプのResearch Engineerを採用中です。純粋な研究職ではなく実践寄りのエンジニアリングポジションで、PyTorch、分散トレーニング、評価/ファインチューニングのワークフローへの習熟が期待されます。研究的な勘所は、入社後に業務を通じて伸ばしていける環境です。
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この面接で問われること
- 実践的なMLエンジニアリング：実験とトレーニングパイプラインの構築・デバッグ
- PyTorchの習熟と分散トレーニングのトレードオフ
- ファインチューニング、RLHF、評価フレームワークの経験
- 曖昧な研究アイデアを動く実装へ落とし込む力
- アブレーションの実行、結果分析、素早いイテレーション
- エンジニアとリサーチサイエンティストの協働
よくある質問の方向性
壊れた、あるいは発散したトレーニングランをデバッグした手順を説明してください——最初に何を確認したか
トレーニングパイプラインを複数のGPU/ノードへどうスケールさせるか、最も重要なトレードオフは何か
実施したアブレーションスタディについて教えてください——効いていた変数をどう切り分けたか
仕様が固まっていない、あるいは実験の途中で変わった科学者の研究アイデアを実装した経験
RLHFやファインチューニングのパイプラインに関する具体的な経験
実験を回す前に、エンジニアリングとしてどこまで作り込むべきかをどう判断するか
経験者はこう語る
リアルな Research Engineer 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。
Google · L3 ソフトウェアエンジニアオファー獲得Google L3 ソフトウェアエンジニア面接体験談:電話面接、コーディング4ラウンド、Googleynessラウンド
実務経験2年の候補者が、リクルーターからの連絡からオファー獲得まで約4か月を要した記録。オンサイトは45分のコーディング面接4回で構成され、うち3回で二分木の問題が出題された。あるラウンドでは、最適解を大規模システムでどう近似計算するかをめぐって25分間の深掘り質問が続いた。
面接時期: 2020年6月 · インド・バンガロール
Google · L4 ソフトウェアエンジニア不合格Google L4 ソフトウェアエンジニア 面接体験談:8ラウンドを経てオファーなし
L4ソフトウェアエンジニア職の候補者は、2回の電話面接、3回のオンサイトラウンド、文化面接、そしてGoogleの採用マネージャーとのチームマッチング面談を経た後、経験年数要件の引き上げによりプロセスが約1か月半停滞し、追加された1ラウンドの末にオファーなしで終了した。
面接時期: 2024年2月 · 記載なし
Google · L5 ソフトウェアエンジニア不合格Google L5 ソフトウェアエンジニア面接体験談:電話面接、オンサイト3ラウンド、システム設計、そして遅れて届いた不採用通知
L5職に応募した候補者は、電話面接、オンサイト3回のコーディングラウンド、モバイルのシステム設計ラウンド、Googleyness and Leadershipラウンドを経験した。4回の技術ラウンドのうち2回は候補者自身の評価では出来が悪く、約2か月の沈黙の後、リクルーターからポジションがクローズされたと伝えられた。
面接時期: 2023年1月 · 記載なし
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