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Twilio
ミドル
Twilio の Conversation Intelligence チームで、音声・メッセージングデータから意味を引き出す ML パイプラインを世に出す
Twilio が Conversation Intelligence チームの Machine Learning Engineer を募集しています。データの取り込みから本番推論まで、音声・メッセージングデータから大規模に意味を抽出するエンドツーエンドの AI/ML パイプラインの構築とデプロイが仕事です。面接では、応用 ML エンジニアリングの基礎、本番デプロイのプラクティス、そして大きなソフトウェアシステムの中で LLM を扱う経験が中心になります。
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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 パイプライン構築:取り込み、特徴量エンジニアリング、モデル開発、検証、デプロイ
- Python と ML フレームワーク(PyTorch、TensorFlow、JAX のいずれか)および NLP ライブラリの習熟
- 本番 ML 運用:モデルバージョニング、実験トラッキング、クラウドインフラ(AWS/GCP/Azure)
- メトリクス・ログ・テレメトリーを用いた、SLO に照らした本番推論サービスのモニタリング
- on-call ローテーション、段階的ロールアウト、本番 ML 障害の緩和対応
- 大きなソフトウェアシステムの中での LLM/SLM の活用
よくある質問の方向性
エンドツーエンドで構築し本番デプロイまで行った ML サービスや機能について説明してください
モデルサービスの性能劣化や運用上の異常を検知するために、どのような計装を行ったか
on-call 中に対応した本番インシデントやロールアウトと、そこで取った緩和策
単なる API 呼び出しにとどまらず、システムの中で LLM や SLM をどう活用したか
自分で下した設計判断と、シニアエンジニアにエスカレーションした判断の例
実プロジェクトでのモデルバージョニングと実験トラッキングの経験
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