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Figmaの実験プラットフォームとAI機能の効果測定に、PhDレベルの厳密さをもたらす

FigmaのCore Dataチームは、すべてのプロダクトチームが依拠する実験・分析・AIツールを開発しています。本ポジションは定量分野のPhDが明確な応募要件となっており、A/Bテストと因果推論の方法論を前進させること、MLベースの分析フレームワークを構築すること、AI搭載機能の効果測定のあり方を定義することが求められます。因果推論や実験設計の判断を、単一のプロダクトチームではなくプラットフォームチームならではの厳しさで吟味される場面を想定して練習したい方に適した面接対策です。

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この面接で問われること

  • 因果推論手法の選択と前提条件の検証
  • A/Bテスト・実験プラットフォームの方法論そのものの改善(単に実験を回すだけでなく)
  • 再利用可能で堅牢なMLベースの分析フレームワークの構築
  • AI搭載機能に特化したインパクト・品質の測定
  • 曖昧なデータプロジェクトをエンドツーエンドで主導するオーナーシップ
  • 技術・統計の概念を非技術系の相手に伝えるコミュニケーション力

よくある質問の方向性

使ったことのある因果推論手法と、その前提が本番環境で崩れるのはどんな場合かを説明してください

単に実験を実施しただけでなく、実験・A/Bテストのフレームワーク自体を改善した経験

他のデータサイエンティストに再利用されることを想定した分析フレームワークやツールを構築した経験

AI搭載機能の効果測定を、通常のプロダクト変更とどう変えて設計するか

複雑で曖昧なデータプロジェクトをエンドツーエンドで主導した経験

統計上のトレードオフを非技術系のプロダクト関係者にどう説明するか

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