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新卒
Roblox でリアルタイム NPC 推論と AI プラットフォーム内部を構築する、PhD 若手向けシステム ML ポジション
PhD 取得後の若手を対象とした Senior MLE ポジションで、2 つのトラックに分かれています。1 つは Creator Services Machine Intelligence チームで、Roblox のゲームを実際にプレイし、プラットフォーム規模でリアルタイム推論を行う NPC システムを構築します。もう 1 つは ML Platform チームで、コア AI インフラ(サービングレイヤー、モデルレジストリ、パイプラインオーケストレーター)の構築と、LLM/レコメンダーモデルの分散推論の最適化を担います。面接では、データパイプライン、低レイテンシ推論、GPU 最適化といったシステム寄りの深い ML の質問が想定され、業界経験の年数ではなく PhD 論文の強さを基準に評価されます。
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この面接で問われること
- 大規模なリアルタイム/低レイテンシ ML 推論
- LLM とレコメンダーモデル向けの分散推論システム
- GPU レベルの最適化(continuous batching、speculative decoding、量子化)
- エンドツーエンドの ML パイプライン設計とデータパイプラインエンジニアリング
- ML プラットフォームの構成要素(サービングレイヤー、モデルレジストリ、オーケストレーション)
- Kubernetes とクラウドインフラ(AWS/Azure/GCP)
よくある質問の方向性
3D ゲームの状態とプレイヤー行動データを大規模に収集するデータパイプラインを設計してください
数百の ML ユースケースに対応するサービングレイヤーやモデルレジストリをどう設計しますか
推論エンジンを低レイテンシで数百万 QPS を捌けるよう最適化するプロセスを説明してください
GPU ハードウェア上での speculative decoding や量子化のトレードオフを説明してください
100 体の自律エージェントが同時に動くリアルタイム推論をどう実現しますか
PhD 論文の内容と、それが本番 ML システムの仕事にどうつながるかを説明してください
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