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シニア
Netflix のパーソナライゼーション・レコメンデーションアルゴリズムを支える ML システムの設計とスケーリング
Netflix の AI for Member Systems チームは、Netflix 体験全体のパーソナライゼーションアルゴリズムを動かすソフトウェアを構築しています。応用リサーチャーやプロダクトマネージャーと密に連携し、プロダクションレディな ML システムを設計し、オフライン実験を回し、A/B テストを行います。このポジションは Web スケールの ML のためのソフトウェアエンジニアリングであり、レコメンデーションアルゴリズムの信頼性と反復速度を支えるコンポーネントについて、ビジョン・設計・オーナーシップを牽引する役割です。
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この面接で問われること
- 大規模 ML/パーソナライゼーションシステムのためのソフトウェアエンジニアリング
- Web スケールの並列・分散コンピューティング(Spark/Flink クラスのシステム)
- オフライン実験と A/B テストを支えるプロダクションレディな設計
- 応用リサーチャー/データサイエンティストとのプロダクション ML での協業
- エンジニアリングリーダーシップとベストプラクティスのメンタリング
よくある質問の方向性
レコメンデーション/パーソナライゼーションのパイプラインを支えるプロダクションシステムを設計してください
Spark/Flink 系フレームワークを使った大規模データ処理の設計
Python に加え Scala/Java/C++/C# によるコーディングラウンド
行動面接:チーム全体にソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスを浸透させた経験
ML モデルサービング、学習最適化、LLM の経験(あれば)についての議論
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