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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
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