Roblox
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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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
- 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
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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