私は、Mercari、PayPay、Amazonでの面接経験を活かし、MLシステム設計のスキルを磨き、複数のオファーを獲得しました。従来のシステム設計面接がデータベース、API、スケーラビリティといったインフラに焦点を当てるのに対し、MLシステム設計面接では、データパイプライン、特徴量エンジニアリング、モデル選択、リアルタイム推論の課題など、より深い理解が求められます。複数の面接を通じて、バッチ処理とリアルタイム処理のトレードオフ、モデルの再学習戦略、コンセプトドリフトへの対処方法を明確に説明する能力を向上させました。フィードバックを分析し、自分のアプローチを改善することで、理論的なMLの知識と実践的なシステム要件のバランスをより適切に取れるようになり、最終的に面接のパフォーマンスが向上し、オファーを獲得することができました。ここでは、その経験を共有したいと思います。
機械学習 (ML) システム設計の面接は、MLの実務者にとって技術面接の中でも特に難しい課題の一つと広く認識されています。これらの面接では、実用的なMLソリューションを統合しながら、スケーラブルで効率的かつ保守可能なシステムを設計する能力が評価されます。本章では、このような面接で成功するための実践的な洞察と体系的なアプローチを提供し、必要不可欠なスキルの習得をサポートします。
1. MLシステム設計面接の目的
MLシステム設計面接は、以下の能力を評価することを目的としています。
- 問題解決力: 複雑な問題を管理可能なコンポーネントに分解する能力。
- システム思考: MLパイプライン内のコンポーネントやその相互作用を理解する能力。
- 技術的専門知識: MLアルゴリズム、データエンジニアリング、スケーラビリティに関する熟練度を示す能力。
- コミュニケーション: アイデアを明確に伝え、面接官と効果的に対話する能力。
