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Netflix のグローバルな吹き替え・字幕・ローカライズ UI を支える LLM の学習/推論インフラを構築する
Netflix の Globalization Data Science and Engineering チームが、LLM およびマルチモーダル LLM の学習と推論を、Netflix のグローバルカタログ全体でより高速に・よりスケーラブルに・より高信頼にするための ML エンジニアを採用します。モデリング職ではなく、システムと ML インフラを深く扱うロールです。分散学習、推論サービング、テクニカルリーダーシップに関する質問を想定してください。
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この面接で問われること
- 分散学習(並列化戦略、混合精度、高スループットなデータパイプライン)
- LLM/マルチモーダル LLM の推論最適化(KV cache、バッチング、量子化、長コンテキストのサービング)
- 本番 ML システムエンジニアリング(PyTorch、テスト、オブザーバビリティ、パフォーマンスプロファイリング)
- テクニカルリーダーシップ:サイエンティスト・PM・エンジニアと連携して部門横断の ML ロードマップを推進する力
- 大規模 ML システムに関するエンジニア/サイエンティストのメンタリング
よくある質問の方向性
データまたは計算リソースがボトルネックだった学習パイプラインを最適化した経験を順を追って説明してください。何を変え、どのような効果を計測しましたか
高スループット・低レイテンシな LLM サービングシステムのために、KV cache とバッチング戦略をどう設計しますか
本番のメディア向け ML モデルにおける、量子化・モデル圧縮手法と品質のトレードオフ
多数のアクセラレータにまたがる分散学習をどうスケールさせますか。どの並列化戦略を、なぜ選びますか
不確実な状況下で、サイエンティスト・PM・エンジニアを技術ロードマップに沿ってまとめ上げた経験を教えてください
経験者はこう語る
リアルな Machine Learning Engineer 5 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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