シニア
Reddit Ads ML の次世代 ML 実験基盤とエージェント型 AI プラットフォームを構築する
大規模なオフライン ML 実験プラットフォーム、本番の学習オーケストレーションフレームワーク、そして実験から自律運用まで Reddit の Ads ML ライフサイクル全体を支えるエージェント型 AI 実行プラットフォームを設計・構築するポジションです。分散システム経験 5 年以上、本番 ML インフラ構築経験 2 年以上のシニアなインフラ/プラットフォームエンジニアで、マルチエージェントかつ human-in-the-loop なワークフローの基盤ツールをゼロから定義したい人に向いています。
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この面接で問われること
- オフライン ML 実験プラットフォームの設計(再現性、昇格ワークフロー)
- 分散学習のオーケストレーション(ハイパーパラメータチューニング、自動再学習)
- 分散データ処理システム(Spark/Flink/Ray)とワークフローオーケストレーター(Kubeflow/Argo/Airflow)
- 実験トラッキング、リネージ、モデルレジストリ、アーティファクトのバージョニング
- エージェント型 AI 実行プラットフォーム(マルチエージェントオーケストレーション、MCP/A2A、メモリ/コンテキストシステム)
- ML エンジニア/リサーチャーと連携した実験速度の向上
よくある質問の方向性
大規模でも再現性を保証できるオフライン ML 実験プラットフォームを設計してください
分散学習と自動再学習に対応した学習オーケストレーションフレームワークをどう構築しますか
Spark/Flink/Ray や Kubeflow/Argo/Airflow の経験を比較してください——どんなトレードオフが選定の決め手になりましたか
リネージ・バージョニング・ロールバックに対応したモデルレジストリを設計してください
メモリ/コンテキスト管理を備えたマルチエージェントオーケストレーションシステムをどう設計しますか
本番 ML インフラの障害と、その原因をどう特定したかを教えてください
経験者はこう語る
リアルな Senior 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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