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Google DeepMind で GenAI の研究成果をプロダクションの ML パイプラインとして届ける
この Google DeepMind の Software Engineer ポジション(Sunnyvale、ハイブリッド勤務)は研究とプロダクションの境界に位置します:生成メディアとマルチモーダル理解向けの GenAI ソリューションのプロトタイピング、ML パイプラインの構築、結合・パフォーマンス・セキュリティテストによるプロダクトコードの堅牢化です。メディア生成向け生成 AI モデルの学習経験 2 年、TensorFlow/PyTorch/JAX でのモデル構築、ML インフラの管理(デプロイ、評価、最適化、データ処理)、Java/C/C++/Python/Go での一般的なソフトウェア開発経験が求められます。模擬面接では、ML システムデザインにコーディングの基礎(データ構造/アルゴリズム)とプロダクションエンジニアリングの厳密さを織り交ぜた内容を想定してください。
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この面接で問われること
- メディア生成向け生成 AI モデルの学習と評価
- ML フレームワークのトレードオフ(TensorFlow、PyTorch、JAX)
- ML インフラ:デプロイ、評価、最適化、データパイプライン
- コアとなるデータ構造とアルゴリズム
- プロダクションシステム障害のデバッグと根本原因特定(パフォーマンス、セキュリティ、信頼性)
よくある質問の方向性
生成メディアモデルをプロトタイプからプロダクションへ持っていく ML パイプラインを設計してください
学習ワークロードにおける TensorFlow、PyTorch、JAX の比較——それぞれをどんなときに選びますか
ML サービングシステムで発生した複雑なプロダクション障害のデバッグ手順を説明してください
生成モデルのサービスに対して、結合テストとパフォーマンステストをどう構成しますか
データ構造/アルゴリズムの問題を解き、計算量のトレードオフを議論してください
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