Robinhood
シニア
Robinhoodの主力プロダクト向けにLLMとagenticワークフローをfine-tuningし本番投入するポジション
Robinhoodの実プロダクトのユースケースに向けて、AI推論サービスとfine-tuning済みLLMを構築するポジションです。担当範囲は、学習/fine-tuning(LoRA、RLHF)、高性能な推論最適化、RAGパイプラインのエンジニアリング、そしてモデルエンドポイントの本番マイクロサービスとしての提供にまで及びます。面接では、モデルライフサイクル全体にわたる実践的な深さに加え、戦略的な取り組みを方向付けるシニアICとしての影響力とメンターシップが問われるはずです。
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無料 · この職種に合わせて調整されたライブ音声模擬面接
この面接で問われること
- LLMのfine-tuning(LoRA、RLHF、プロンプト最適化)
- 推論の最適化(量子化、プルーニング、蒸留)
- RAGパイプラインの設計(embedding、ベクトルインデックス、チャンキング)
- 本番モデルサービングのマイクロサービスとAPI設計
- AI評価フレームワーク(ハルシネーション検出、リグレッションテスト)
よくある質問の方向性
自ら主導したfine-tuningプロジェクトと、その評価アプローチについて
レイテンシ制約のある推論サービスで、量子化・プルーニング・蒸留をどう使い分けるか
構築したRAGパイプラインについて — チャンキング戦略、embedding、検索品質の検証方法
fine-tuning済みモデルを推論マイクロサービスとして本番投入した経験
リリース前にハルシネーションやリグレッションを検出する自動評価フレームワークを構築した経験
経験者はこう語る
リアルな Senior Machine Learning 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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