Netflix の ML パーソナライゼーションとコマースを支える低レイテンシなデータプロダクトを構築する

Netflix の Commerce Insights and Data Products Engineering チームにおける L5 Distributed Systems Engineer のポジションです。JVM スタック(Java/Scala)で高可用・低レイテンシなデータプロダクトを構築し、コマースやアイデンティティのフローにまたがる ML モデルとパーソナライゼーションにデータを供給します。大規模分散システムの経験、Spark や Flink のようなバッチ/リアルタイム処理フレームワークの経験、そしてマルチテナント・高スループットなシステムを 24 時間 365 日体制で運用できることが求められます。

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想定される形式

Netflix の選考は通常、リクルーター面談、ハイアリングマネージャー/技術スクリーニングを経て、システム設計・コーディング・カルチャー/バリューに関する対話で構成されるバーチャルオンサイト(面接ループ)へと進みます。

この面接で問われること

JVM スタック(Java/Scala)と SQL の習熟
低レイテンシな ML の特徴量/推論サービングのための分散データシステム
バッチ/リアルタイム処理フレームワーク(Spark、Flink)
マルチテナント・高スループットで 24 時間 365 日運用に耐えるシステムの設計
オブザーバビリティ:問題の予兆検知のためのモニタリング、ロギング、アラート
曖昧な状況下でのデータサイエンティストやプロダクト/ビジネス側ステークホルダーとの協働

よくある質問の方向性

ML モデルに特徴量を供給する低レイテンシなデータパイプラインを設計してください

Spark/Flink 系フレームワークを使う際のバッチとリアルタイムのトレードオフ

マルチテナントなサービスを 24 時間 365 日、可観測かつ運用可能にするにはどうしますか

曖昧なビジネス要望を具体的なデータプロダクトに落とし込んだ経験を説明してください

Java または Scala でのコーディング/システム設計と SQL の思考力

Netflix カルチャーフィット:率直さ、自立性、コードにとどまらないオーナーシップ

経験者はこう語る

リアルな Distributed Systems Engineer (L5) - Commerce Insights and Data Products Engineering 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 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

Google · L5 ソフトウェアエンジニアオファー獲得

Google L5 ソフトウェアエンジニア面接体験談:電話面接は免除、オンサイトの曖昧な出題、追加ラウンドを経てオファー獲得

8年の経験を持つシニアソフトウェアエンジニアが、BloombergやFacebookからもオファーを得た複数社並行の転職活動の一環としてGoogleのL5選考ループに臨んだ。Googleは電話面接を省略し、コーディング3ラウンド、システム設計1ラウンド、Googlyness1ラウンドから成るバーチャルオンサイトへと直接進んだ。その後、面接パネルはコーディング2ラウンドとシステム設計1ラウンドの追加を求め、最終的にオファーで選考が締めくくられた。

面接時期: 2021年 · 記載なし

Google · L3 ソフトウェアエンジニアオファー獲得