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シニア
Instacart の広告ランキング・リトリーバルシステムを支える pCTR モデリング研究をリードする
Instacart は、pCTR・コンバージョン予測モデルの高度化、学習データのバイアス対策（セレクションバイアス、ポジションバイアス、optimizer's curse）、そして広告向け次世代基盤モデル・生成的リトリーバルシステム（TIGER、Semantic ID）の構築を担う、研究寄りのシニア ML エンジニアを募集しています。この面接では、因果推論、デバイアス手法、マルチタスク・系列モデルのアーキテクチャを深く問われます——インフラやフルスタックエンジニアリングは対象外です。
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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
- pCTR・コンバージョン予測のモデリングとキャリブレーション
- 因果推論と学習データのバイアス緩和（セレクション、ポジション、optimizer's curse）
- マルチタスク・マルチドメインのモデルアーキテクチャ（MoE、LoRA、Transformer）
- 生成的リトリーバルと系列モデリング（TIGER、Semantic ID）
- 曖昧な ML 課題をスコープの定まった研究テーマへ定式化する力
よくある質問の方向性
広告クリックの学習データに含まれるポジションバイアスをどう検出し補正しますか？
モデルキャリブレーションにおける Platt scaling と isotonic regression の違いを説明し、それぞれをどんな場面で選ぶか述べてください。
広告面をまたいでバックボーンを共有しつつ、ドメイン別のファインチューニングを可能にする Multi-Domain Multi-Task アーキテクチャを設計してください。
TIGER のような生成的リトリーバルシステムは、埋め込みベースの近傍探索とどう異なり、どのような新たな故障モードを持ち込みますか？
曖昧なプロダクト上の観察（例：新規広告主に対して広告のキャリブレーションが過剰に見える）を、測定可能な評価計画を伴う厳密な研究課題へ定式化するプロセスを説明してください。
経験者はこう語る
リアルな Senior Machine Learning Engineer II 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 · L5 機械学習エンジニアオファー獲得Google L5 機械学習エンジニア面接:電話面接スキップ、技術ラウンド4回を経てオファー獲得
GoogleのL5機械学習エンジニア職に応募した候補者は、リファラルと過去の在籍歴により電話面接をスキップし、その後4回の技術・設計ラウンドと1回の行動面接ラウンドを経てL5のオファーを受け取った。このループは、同じサイクルで複数企業からオファーを得たより広範な転職活動の一環だった。
面接時期: 2022年4月 · リモート
Amazon · アプライドサイエンティスト(L4)オファー獲得Amazon アプライドサイエンティスト面接体験談:Alexa Speechチーム、2021年
候補者の希望でリクルーターとのやり取りが方向転換したことをきっかけに、Alexa SpeechチームでのAmazonアプライドサイエンティスト選考が始まった。電話面接、2チームにまたがる分割5ラウンドのバーチャルオンサイト、バーレイザー、そして追加のML幅広さラウンドを経て、オファーに至ったが、L5からL4へのダウンレベルを伴った。
面接時期: 2021年7月 · ボストン、マサチューセッツ州(リモート)
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