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シニア

パーソナライゼーション・広告・コンテンツ領域の ML/AI 実務者向けに、社内オブザーバビリティ・可視化ツールを開発する Netflix の L5 フルスタックエンジニア

Netflix の ML Insights & Visualizations チームに所属し、数百人規模の AI/ML 実務者が LLM、バンディット、マルチタスク学習モデルなどを可視化・モニタリング・運用できる社内 Web プラットフォームを、UI・バックエンド・データ層にまたがって構築するポジションです。コンシューマー向けプロダクトではなく、社内ツールと ML オブザーバビリティに軸足を置く L5(シニア)のフルスタックロールです。

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この面接で問われること

  • フルスタックの社内ツール開発:React/TypeScript/Node.js + Java/Scala/Spring Boot
  • ML/AI オブザーバビリティ:モデルドリフト、異常検知、コストモニタリング、システムヘルスのダッシュボード
  • ML 実務者が使う開発者向け UX の設計
  • レガシーシステム刷新のトレードオフ判断(リファクタリング vs 作り直し vs 外部製品の導入)
  • ML エンジニア・データサイエンティスト・プロダクト部門とのクロスファンクショナルな協働
  • クラウドプラットフォームの経験(AWS/Azure/GCP)

よくある質問の方向性

大規模環境で ML モデルのヘルス・ドリフト・コストを監視するオブザーバビリティダッシュボードを設計せよ

技術者向けの社内ツールを構築し、ユーザーのフィードバックを受けて改善を重ねた経験

LLM やマルチタスクモデルを提供するパイプラインに、異常検知のための計測をどう組み込むか

リファクタリングか、作り直しか、購入か:自身が下したレガシーシステム刷新の意思決定

React フロントエンドと JVM ベースのバックエンドサービスをつなぐフルスタックアーキテクチャの選択

タイムゾーンをまたいで ML エンジニア・リサーチャー・プロダクトマネージャーと協働する進め方

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