[D] Scale AIのMLリサーチエンジニア面接

Reddit r/MachineLearning / 2026/3/20

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要点

  • この投稿は、Scale AIのMLリサーチエンジニア面接の想定構成が、コーディング重視か概念重視かであるかを明らかにしようとしている。
  • 著者は、ポータル上のGitHub Codespacesの記載とHackerRankリンクの間に混乱しており、形式(データの解析・変換 vs MLの概念、LLMs、デバッグ)について疑問を呈している。
  • 準備の強調点は、TransformersおよびLLMsに関するゼロからの実装作業と、基本的なデータパイプラインの前処理であるとされている。
  • 著者にとって初回となることを踏まえ、ScaleのMLリサーチエンジニア面接ループを経験した人々からの知見を求めている。

こんにちは!Scale社の ML coding round の最初のラウンドを準備していますが、Scale社のMLリサーチエンジニア職 について何を期待すべきかかなり混乱しています。

ポータルには GitHub Codespaces を使ったデバッグについて言及されていますが、メールには HackerRank のリンクがあり、実装寄りに見えます。

実際の構造を知っている方はいますか? データの解析/変換になるのでしょうか、それとも ML の概念、LLMs、そしてデバッグに重点が置かれているのでしょうか?

これまでの準備:

  • トランスフォーマーとLLMs、一からの実装/デバッグ
  • 基本的なデータパイプラインの前処理

OA(オンラインアセスメント)を受けていなかったので、これは最初のラウンドです。Scale の MLリサーチエンジニアのループを経験した方がいれば、どんな洞察も本当に役立つと思います!

投稿者 /u/BagAway2723
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