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Netflix の AI Platform 全体でモデル開発を加速させる UI・ツーリングレイヤーを構築
Netflix の Model Development and Management チームは、AI Platform のインターフェースレイヤー——ML リサーチャー、エンジニア、データサイエンティストがモデルの作成・評価・実験・デプロイをより速く進められるようにするツール群——を構築しています。これはモデリング職ではなく、プラットフォーム/開発者ツールのエンジニアリング職です。Netflix の多くのチームにまたがる応用サイエンティストと肩を並べながら、作り手のための SDK や社内ツールを作ります。
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この面接で問われること
- 技術者ユーザー向けのプラットフォーム/開発者ツール設計（SDK、社内フレームワーク）
- ML ライフサイクル全体：データ/特徴量 → 学習 → 実験トラッキング → デプロイ
- 分散システムと大規模 ML サービスの設計
- 応用リサーチャーやデータサイエンティストとの職能横断コラボレーション
- 社内 ML コミュニティからの、ユーザー共感を軸にした要件収集
よくある質問の方向性
ML 実験トラッキングまたはモデルデプロイ向けの社内ツール/SDK を設計してください
ML リサーチャーとデータサイエンティストからの要件をどう収集し、優先順位づけするか
自分が作った分散システムや ML サービスについて——スケール時に何が壊れ、どう直したか
Python に加え Scala/Java/C++ によるデータ構造・システム設計のコーディングラウンド
エージェント型システム、LLM、オープンソース ML インフラへのコントリビューション経験（あれば）
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