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Reddit の Ads ML システムを支えるフィーチャー・学習データ基盤を構築する
Reddit の Ads Engineering 部門が、Ads ML を支えるフィーチャー管理プラットフォームの構築とスケーリングを担う Machine Learning Systems Engineer を募集しています。担当領域はバッチおよびリアルタイムのフィーチャーパイプライン、学習データセットの生成、フィーチャーガバナンスです。モデリングではなくインフラ・プラットフォームのポジションであり、モデルチューニングよりも、分散システムの確かな実力と本番データパイプラインの経験が重視されます。
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この面接で問われること
- 大規模なフィーチャー/学習データセット基盤の設計
- 分散システム(Spark/Flink/Kafka/Ray/Airflow/Kubernetes/BigQuery)
- フィーチャーガバナンス:リネージ、ドリフト検知、バージョニング、再現性
- エージェント型・自動化された ML ワークフローのツール整備
- 本番システムへの統合に向けた ML エンジニアとの協働
- 運用エクセレンス:オブザーバビリティ、信頼性、コスト最適化
よくある質問の方向性
大規模なバッチまたはリアルタイムのフィーチャー計算パイプラインを設計してください
本番データパイプラインの障害をデバッグし、根本原因まで説明してください
本番環境でのフィーチャードリフトやデータ異常をどう検知し、対処しますか
分散計算システムを自社開発するか外部製品を導入するかのトレードオフ
フィーチャーストアにおける再現性とバージョニングを見据えた設計
フィーチャーの自動探索を行うエージェント型ワークフローをどう支えますか
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