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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
NetflixのModel Runtimeチームは、Netflixの中核となるMLモデルの学習・アライメント・サービングを支えるシステムを所管しており、その領域はRLベースのポストトレーニング、大規模分散学習、次世代GenAI推論にまで及びます。このポジションはシステムエンジニアリングとMLの交差点に位置し、PyTorchの内部実装からGPUカーネルまで、スタック全体を横断して取り組みます。
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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
数百基のGPUにまたがるフォールトトレラントな分散学習システムの設計
レコメンデーションモデル向けにRL／DPO系のポストトレーニング基盤をどう構築するか
学習または推論ワークロードをフレームワークからカーネルレベルまでプロファイリングし最適化した経験
MLインフラスタックに新しいハードウェア／アクセラレータやフレームワークを導入する際の評価方法
GenAIワークロードにおけるリアルタイム・準リアルタイム・バッチ推論のトレードオフ
少人数ながら高い自律性を持つインフラチームで、規模を超えたインパクトをどう出していくか
経験者はこう語る
リアルな Software Engineer 5 – Model Runtime 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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