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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
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