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新卒

10億ユーザー規模のRobloxの安全プラットフォームを支える、顔年齢推定とディープフェイク防御の構築

Robloxは、Account IdentityチームでPhD採用枠の若手MLエンジニアを募集しています。自社開発の顔年齢推定(Facial Age Estimation)と一元化された年齢確認の仕組みを構築し、VLMやマルチモーダル学習を活用してディープフェイクやなりすましに対抗する役割です。研究成果をプロダクションに落とし込むポジションのため、面接ではコンピュータビジョンや敵対的機械学習に関する深い技術質問に加え、Spark/SQLを用いた大規模データエンジニアリングも問われます。

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この面接で問われること

  • 顔表現・年齢推定のためのコンピュータビジョン/マルチモーダル学習/VLM
  • ディープフェイク検出と敵対的機械学習
  • データエンジニアリングからスコアリングまで、MLライフサイクル全体のプロダクション化
  • 大規模行動データ分析(Spark、SQL)
  • 敵対的かつ安全性が最優先されるシステムにおけるPrecision/Recallのトレードオフ
  • 博士論文の研究成果をプロダクションへ橋渡しする力

よくある質問の方向性

顔表現・ディープフェイク検出・VLMに最も関連する自身の学位論文や研究プロジェクトを説明してください

顔年齢推定システムをどう設計するか——大規模環境での精度評価の方法も含めて

ノイズの多い大規模なアカウント単位のログから、意味のある行動シグナルをどう抽出するか

検出モデルをなりすましや回避で突破しようとする攻撃者を、どう想定し対策するか

データパイプライン・学習・スコアリング・モニタリングまで、MLモデルのプロダクション化をエンドツーエンドで説明してください

悪質なユーザーの検出と、正規ユーザーの体験を損なわないことのバランスをどう取るか

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