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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
経験者はこう語る
リアルな Software Engineer 4/5 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 · L3 ソフトウェアエンジニアオファー獲得Google L3 ソフトウェアエンジニア面接体験談:電話面接、コーディング4ラウンド、Googleynessラウンド
実務経験2年の候補者が、リクルーターからの連絡からオファー獲得まで約4か月を要した記録。オンサイトは45分のコーディング面接4回で構成され、うち3回で二分木の問題が出題された。あるラウンドでは、最適解を大規模システムでどう近似計算するかをめぐって25分間の深掘り質問が続いた。
面接時期: 2020年6月 · インド・バンガロール
Google · L4 ソフトウェアエンジニア不合格Google L4 ソフトウェアエンジニア 面接体験談:8ラウンドを経てオファーなし
L4ソフトウェアエンジニア職の候補者は、2回の電話面接、3回のオンサイトラウンド、文化面接、そしてGoogleの採用マネージャーとのチームマッチング面談を経た後、経験年数要件の引き上げによりプロセスが約1か月半停滞し、追加された1ラウンドの末にオファーなしで終了した。
面接時期: 2024年2月 · 記載なし
Google · L5 ソフトウェアエンジニア不合格Google L5 ソフトウェアエンジニア面接体験談:電話面接、オンサイト3ラウンド、システム設計、そして遅れて届いた不採用通知
L5職に応募した候補者は、電話面接、オンサイト3回のコーディングラウンド、モバイルのシステム設計ラウンド、Googleyness and Leadershipラウンドを経験した。4回の技術ラウンドのうち2回は候補者自身の評価では出来が悪く、約2か月の沈黙の後、リクルーターからポジションがクローズされたと伝えられた。
面接時期: 2023年1月 · 記載なし
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