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Robloxのディスカバリーを支える大規模な推薦・ランキング・検索システム——研究をプロダクションへつなぐPhDレベルの面接

RobloxのSearch and DiscoveryチームまたはSafety/Alt Defenseチームで、超大規模な推薦・ランキング・リトリーバルシステムを構築するPhD若手向けのMLポジションです。面接の中心は、研究の深さ(SIGIR、KDD、RecSys、ICLR、ICML、NeurIPSといったトップ会議での発表実績)、研究成果を数億DAU規模のプロダクションMLシステムに落とし込む力、そしてパーソナライゼーション、attention機構、生成・マルチモーダルモデルなどの分野における実践的なモデリングスキルです。

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この面接で問われること

  • 超大規模な推薦システム・ランキング・リトリーバル
  • 研究の深さ:学位論文との整合性とML/IR系トップ会議での発表実績
  • 推薦への生成モデル・マルチモーダルモデル(LLM、VLM、VLA)の応用
  • パーソナライゼーションとattention機構(sparse/linear attention)
  • 研究成果をプロダクションMLシステムへ実装する力
  • プログラミング力(Python、C++、Go、Javaのいずれか)

よくある質問の方向性

博士論文の内容と、それが推薦・検索・生成モデリングとどうつながるかを説明してください

Robloxのディスカバリー面(エクスペリエンスやアバターなど)向けのランキングまたはリトリーバルシステムを設計してください

大規模なユーザー興味モデリングにattention機構をどう活用するか

自身の論文の研究アイデアをプロダクションのMLパイプラインにどう落とし込むか

モデルの複雑さとサービングのレイテンシ・スケールの間で行ったトレードオフを説明してください

数十億のアカウントを横断して、繰り返し違反する悪質ユーザーをどう検出・モデル化するか(Safetyトラックの場合)

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