面接一覧
Netflix
シニア
Kubernetes・Ray・PyTorchで構築されたNetflixの大規模ML学習プラットフォームのアーキテクチャを担う
このポジションでは、Netflix全社の大規模MLモデルの学習・ファインチューニング・評価を支えるプラットフォームを構築・運用します。基盤はKubernetes、Rayクラスタ、PyTorchの分散学習プリミティブの上に成り立っています。分散学習に関する深い専門性に加えて、技術的な議論をリードし、MLエンジニア・研究者・インフラチームをプラットフォームの方向性のもとにまとめ上げる力が求められます。
この面接を練習する
無料 · この職種に合わせて調整されたライブ音声模擬面接
この面接で問われること
- ML学習プラットフォームのアーキテクチャ（Kubernetes、Ray、PyTorchの分散学習プリミティブ）
- 大規模分散学習ジョブの診断と最適化（GPU使用率、メモリ、通信オーバーヘッド、チェックポイント、フォールトトレランス）
- エキスパートから非エキスパートまでのML実務者を対象としたAPI／SDK設計
- チーム横断の技術リーダーシップとステークホルダーの合意形成
- 基盤モデルの学習・ファインチューニング・蒸留のワークフロー
- オペレーショナルエクセレンス：学習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
全社規模の学習・ファインチューニング・評価を支えるプラットフォームの設計
遅い、あるいは不安定な分散学習ジョブを診断するプロセスを順を追って説明する
エキスパートにも非エキスパートにも使いやすい学習プラットフォームAPIの設計
デザインレビューをリードした経験、またはプラットフォームの方向性について部門横断のステークホルダーの合意を取り付けた経験
大規模環境でのフォールトトレランスとチェックポイントへのアプローチ
学習をスケールさせるための並列化技術（FSDP、テンソル並列／パイプライン並列）の経験
関連する面接
Netflix
シニア
Integrations Support Engineer 5 - Ads Conversion API
ad techintegrationstechnical supportCAPI
何が問われるかを見るNetflix
シニア
Software Engineering 5 - Ads Conversion Attribution
ad techattribution modelingCTVprivacy engineering
何が問われるかを見るNetflix
シニア
Software Engineer 5, Ads Reporting
Ad TechData EngineeringOLAP/DruidReporting Systems
何が問われるかを見るCohere
スタッフ
Software Engineer, GPU Infrastructure (HPC)
ML InfrastructureKubernetesGPU/HPCDistributed Training
何が問われるかを見るReplit
スタッフ
Staff Software Engineer, Enterprise Platform
Infrastructure EngineeringPlatform EngineeringCloud NetworkingEnterprise Security
何が問われるかを見るAffirm
シニア
Senior Software Engineer, Backend (Merchant Data Platform EU)
Backend EngineeringDistributed SystemsFintechKubernetes
何が問われるかを見る