Ramp
ミドル
アプライドサイエンティスト・AIエンジニア・リスクエンジニアの開発を加速させる、Rampの分析・機械学習プラットフォームを構築
RampのData Platformチームのポジションで、ワークフローオーケストレーション、フィーチャーストア、MLモデルの本番運用化など、データサイエンスの開発ライフサイクルを支えるインフラを構築します。Rampは年換算2,000億ドル超の支出を処理する金融自動化企業です。Airflow/Dagster/Prefectといったオーケストレーター、AWS/GCP/Azure上のクラウドインフラ、Snowflake/Redshift/BigQueryなどのデータウェアハウスの実務経験に加え、高いPythonスキルが求められます。Rampは経歴よりも高い当事者意識とオーナーシップを重視して採用すると明言しており、プロジェクトをエンドツーエンドでどう推進するかを掘り下げる質問を想定しておきましょう。
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この面接で問われること
- ワークフローオーケストレーション(Airflow、Dagster、Prefect)
- データ/MLプラットフォーム向けのクラウドインフラ(AWS/GCP/Azure)
- SQLとデータウェアハウス(Snowflake、Redshift、BigQuery)
- MLモデルの本番運用化とデータサイエンスワークフローへの深い理解
- 曖昧でハイステークスな課題に対するオーナーシップと当事者意識
よくある質問の方向性
Airflow/Dagster/Prefectで構築したデータパイプラインについて、信頼性を支えた工夫も含めて説明してください
フィーチャーストアやオンラインML配信システムをどう設計するか
曖昧なインフラ課題をエンドツーエンドでオーナーシップを持ってやり切った経験を教えてください
データプラットフォームで信頼性・スケーラビリティ・コスト効率をどうバランスさせるか
アプライドサイエンティストやMLエンジニアとツーリング面で協業した経験について
経験者はこう語る
リアルな Software 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 · 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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