Netflixの最重要MLモデルの学習・アライメント・サービングを支えるインフラを構築する

この面接で問われること

• 分散学習システム（FSDP、テンソル並列・パイプライン並列・コンテキスト並列）
• RLベースのポストトレーニング基盤（GRPO、DPO、PPO、報酬モデリング）
• GPUパフォーマンスのプロファイリングと最適化（CUDA、NCCL、Nsight、PyTorch profiler）
• 推論最適化（vLLM、TensorRT、量子化、KVキャッシュ、continuous batching）
• マルチモーダル／拡散モデルのサービングと生成パイプライン
• オペレーショナルエクセレンス：MLインフラの可観測性、ロギング、on-call

よくある質問の方向性