ミドル

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

経験者はこう語る

リアルな Machine Learning Systems 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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