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シニア

Cohereの事前学習コーパスを支えるWebデータパイプラインを担う

Cohereのシニアデータ/MLインフラポジションで、生のWebクロールデータを高品質な事前学習データへ変えること——抽出、重複除去、フィルタリング、品質スコアリングを大規模に行うこと——に特化した役割です。面接では、Pythonでのデータパイプラインエンジニアリング、分散処理フレームワーク、そしてデータ品質がモデル性能に与える影響についての判断力が深掘りされます。

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この面接で問われること

  • 大規模なWebデータの抽出とパース
  • 大規模な重複除去(アルゴリズムとトレードオフ)
  • データ品質スコアリング/フィルタリングの設計
  • Pythonによるデータパイプラインエンジニアリング(Spark/Beam/Pandas)
  • データ構成がモデル性能に与える影響の分析

よくある質問の方向性

エンドツーエンドで担った大規模データパイプラインを説明してください

数十億件のWebドキュメントに対する重複除去システムをどう設計するか

あるフィルタリングのヒューリスティックが、本当に訓練データの品質を上げているかをどう判断するか

データ量に応じたSpark/Beam/Pandasの使い分けとトレードオフ

データ混合比の変更が下流のモデル挙動へ与える影響を、どう調べるか

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