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シニア

Pinterest規模で有害コンテンツの発生率を測る統計的計測基盤を構築する

Pinterestは、月間5億人以上のユーザーを抱えるプラットフォーム上で、複数の要素が絡む複雑なユーザーインタラクションを対象に、Trust & Safetyポリシー違反を追跡するサンプリングフレームワークと計測手法を設計するSenior Data Scientistを募集しています。この面接では、統計的サンプリング設計、大規模データパイプラインの構築、そして曖昧な安全ポリシーを経営層が意思決定に使える厳密で説明可能な発生率指標へ変換する判断力が深く問われます。

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この面接で問われること

  • 発生率測定のための統計的サンプリング設計
  • 希少・複雑な事象に対するML支援サンプリングとアップサンプリング
  • 安全性ラベリングのための大規模データパイプライン設計(Python/SQL/Spark)
  • 曖昧なポリシーを統一されたLLMプロンプトとラベリング指示に落とし込む力
  • ラベラー・BPOの判定品質のキャリブレーション
  • 曖昧で部門横断的な計測プロジェクトをエンドツーエンドで推進する力

よくある質問の方向性

特定のポリシー違反の発生率を測定するサンプリングフレームワークを設計する

複数の要素からなるインタラクションを個別の計測単位としてどう扱うか

文書化された安全ポリシーをラベリング指示やLLMプロンプトに変換する

判定にばらつきがある場合にBPOラベラーの品質をどうキャリブレーションするか

経営層に報告する前に指標の妥当性をどう担保し説明するか

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