
シニア
PinterestのResponsible AI担当Sr. MLE——5.5億ユーザー規模のレコメンドプラットフォームにおけるバイアス緩和と生成AIの安全性
このポジションはPinterestのAdvanced Technologies Groupに所属し、生成AIの評価、基盤モデルのファインチューニング、Red Teamingを通じて、Search・Homefeed・Content Understandingに横断的に関わる公平性・安全性・アラインメントの取り組みを推進します。大規模なML主導プロダクトを4年以上リリースしてきた経験に加え、チーム横断のエンジニアリング施策を1年以上リードした経験が求められ、修士号またはPhDが期待されます。大規模環境で実際にデプロイした公平性の施策や、エンジニアリング組織を横断する取り組みを主導した経験を具体的に語れる人が有力候補です。
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この面接で問われること
- 本番MLシステムにおけるバイアスの検出と緩和(大規模な公平性施策)
- 生成AIプロダクトの評価、基盤モデルの安全性ファインチューニング、アラインメント
- 生成モデルに対するRed Teamingの方法論
- 大規模な検索・レコメンドシステムにおけるTransformer、two-tower、LLM/VLMアーキテクチャ
- チーム横断の技術リーダーシップとエンジニアリング組織全体へのResponsible AI浸透の推進
- Responsible AIの実践に関するジュニアエンジニアのメンタリング
よくある質問の方向性
実際にリリースした公平性の施策と、主要プロダクト指標への影響をどう測定したかを語る
新しい生成AI機能のローンチ前にRed Teamingのプロセスをどう設計するか
特定のプロダクト面向けにファインチューニングする前に、基盤モデルのバイアスを評価するプロセスを説明する
他チームへの直接的な権限がない中でチーム横断の取り組みを主導した経験を語る
大規模なレコメンドシステムで公平性の制約とランキング品質をどう両立させるか
Responsible AIの課題に取り組むジュニアエンジニアをメンタリングした経験を語る
経験者はこう語る
リアルな Sr. Machine Learning Engineer 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 · L5 機械学習エンジニアオファー獲得Google L5 機械学習エンジニア面接:電話面接スキップ、技術ラウンド4回を経てオファー獲得
GoogleのL5機械学習エンジニア職に応募した候補者は、リファラルと過去の在籍歴により電話面接をスキップし、その後4回の技術・設計ラウンドと1回の行動面接ラウンドを経てL5のオファーを受け取った。このループは、同じサイクルで複数企業からオファーを得たより広範な転職活動の一環だった。
面接時期: 2022年4月 · リモート
Amazon · アプライドサイエンティスト(L4)オファー獲得Amazon アプライドサイエンティスト面接体験談:Alexa Speechチーム、2021年
候補者の希望でリクルーターとのやり取りが方向転換したことをきっかけに、Alexa SpeechチームでのAmazonアプライドサイエンティスト選考が始まった。電話面接、2チームにまたがる分割5ラウンドのバーチャルオンサイト、バーレイザー、そして追加のML幅広さラウンドを経て、オファーに至ったが、L5からL4へのダウンレベルを伴った。
面接時期: 2021年7月 · ボストン、マサチューセッツ州(リモート)
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