Cohere
スタッフ
Cohereのフロンティアモデルを訓練する、KubernetesベースのGPUスーパークラスタを構築・運用する
Cohereの社内インフラチームが、ML向けに最適化されたHPCインフラ——複数クラウドにまたがるKubernetesベースのGPU/TPUスーパークラスタ——を構築・スケールさせるエンジニアを募集しています(JD自体はこのポジションを「Staff Software Engineerとして」と位置づけています)。AI研究者と直接連携し、RDMA/NCCLをチューニングした分散学習に取り組みます。面接では、大規模Kubernetes運用の深い知見、低レイヤーのシステム・ネットワーク知識、研究者向けワークフローのセルフサービスツーリング設計に加え、24時間365日のon-call責任もカバーされます。
この面接を練習する
無料 · この職種に合わせて調整されたライブ音声模擬面接
この面接で問われること
- KubernetesベースのGPU/TPUスーパークラスタの大規模運用
- 分散学習におけるRDMA/NCCL/高速インターコネクトのトラブルシューティング
- AI研究者向けセルフサービスツーリングの設計
- Go(システム)とPython(MLツーリング)の習熟
- マルチクラウドインフラのコスト・信頼性・性能のトレードオフ
- ML学習インフラの24時間365日のon-call責任
よくある質問の方向性
分散学習ジョブの速度低下をどう切り分けますか——ネットワークか、計算か、スケジューラか
研究者が自分の学習ジョブを自力でデバッグできるセルフサービスツールを設計してください
GPU/TPUのMLワークロードをKubernetesでスケジューリングする場合、ステートレスサービスとは何が違う壊れ方をしますか
本番MLクラスタで低レイヤーのLinuxやネットワークの問題を突き止めた経験を教えてください
複数のクラウドGPUプロバイダーをまたぐコスト・信頼性・性能のトレードオフをどう評価しますか
学習インフラに関わるon-callインシデントと、その解決方法を教えてください
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
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