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Software Engineer(Data Infrastructure)— Cohere
Cohereは、Agentic Platform組織配下のData InfrastructureチームでSoftware Engineerを募集しています。フロンティアAIモデルの学習・評価においてModelingチームが依存する、ペタバイト規模のストレージ・データレイヤーの構築が仕事です。求められるのは、データストレージインフラでの4年以上の経験、高いPython力、Kubernetesのストレージ内部構造(PV、CSIドライバー)への理解、そしてS3/GCS/POSIXバックエンドにまたがるBeam/Spark/Flinkなどの分散処理フレームワークの経験。大規模ストレージの性能に関するシステム設計の深さと、AI研究への本気の関心が問われます。
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この面接で問われること
- ペタバイト規模のストレージシステム設計
- Kubernetesストレージの内部構造(PV、CSIドライバー)
- 分散データ処理(Beam/Spark/Flink)
- マルチバックエンドのデータエンジニアリング(S3/GCS/POSIX)
- ML学習・評価向けデータパイプライン
- Pythonによるシステムプログラミング
よくある質問の方向性
ペタバイト規模の学習データを数百のGPUワーカーへ安定して供給するストレージレイヤーを設計してください
KubernetesのCSIドライバーの利用・開発経験、または大規模なPersistent Volume運用の経験を説明してください
S3/GCS/POSIXをまたいで、非構造化の生データを高性能な学習データセットへ変換するプロセスを説明してください
Spark/Beam/Flinkパイプラインのスループットやレイテンシのボトルネックをデバッグした経験
ML学習・評価向けのデータパイプラインは、一般的な分析用ETLパイプラインと何が違いますか
学習ワークロードにおけるオブジェクトストレージとPOSIXベースストレージのトレードオフ
経験者はこう語る
リアルな Software 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
Cohere Software Engineer の面接一覧
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