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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

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