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新卒
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)
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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