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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。

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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

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