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Twilio
シニア
TwilioのStaff Machine Learning Engineer(L4)——AI/MLプロダクトの本番MLシステムをリリースし、スケールさせる
機械学習システムのスコープ定義・設計・本番デプロイをグローバル規模で担うスタッフレベルのMLエンジニアリングポジションで、ProductやEngineeringと密に連携しながらTwilioのAI/MLロードマップを遂行します。ディープラーニングモデルと統計モデルの両方の学習・検証、堅牢なバッチ/リアルタイムデータパイプラインの構築、そしてメンタリングやコードレビューを通じたエンジニアリング標準の推進を担います。応用MLの経験7年以上、PyTorch/TensorFlow/Kerasの内部構造への深い理解、MLOpsの実践、KafkaやSpark、DynamoDBといったビッグデータツールへの習熟が求められます。
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この面接で問われること
- エンドツーエンドのMLシステム設計とプロダクション化
- ディープラーニングと統計モデリングのトレードオフ
- MLOps:本番モデルのテスト・再学習・モニタリング
- ビッグデータパイプライン設計(Kafka、Spark、DynamoDB)
- プロダクト/ビジネスのステークホルダーとの曖昧な課題のスコープ定義
- 技術メンタリングとエンジニアリング標準
よくある質問の方向性
設計から本番投入まで担当したMLモデルについて説明してください
特定のユースケースにおけるディープラーニングと統計モデルの選択
PyTorch/TensorFlow/Kerasの内部構造の理解が意思決定にどう活きたか
スケーラブルなバッチまたはリアルタイムデータパイプラインの設計
プロダクトのステークホルダーと曖昧なML課題のスコープを定義する
MLOpsプラクティス(テスト、再学習、モニタリング)のチーム全体への浸透
エンジニアのメンタリングとコードレビュー/テスト標準の底上げ
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