写真は前職の最終出社日に同期と朝まで飲んで撮った渋谷スクランブルスクエア
この記事について
本記事では自分が外資IT企業のSoftware Engineer - Machine Learning(機械学習エンジニア)に応募して、オファーをいただくまでにやったことを書きます。
外資IT企業のSoftware Engineerに関する日本語ドキュメントは、既に多くの方が素晴らしい記事を公開してくれていますが、Machine Learning / Data Science専門のポジションに関する情報はまだまだ少ない印象です。
本記事が外資IT企業でMachine Learning / Data Science関連の職を目指す人の参考になればと思います。
本記事には以下の内容は含まれません。
- 具体的な面接項目・質問内容
- お金の話
企業ごとの面接項目についてはGlassdoor, LeetCode、お金については levels.fyi, OpenSalaryといったサイトが参考になると思います。
バックグラウンド
- 学歴
- Computer Scienceの修士
- 非Computer Scienceの学士
- 職歴
- 英語
- 競プロ経験
- なし
大学院では機械学習の研究を行っていて、新卒で入社した会社では2年半ほどMLOpsを主に取り組んでいました。その後マネージャーのポジションになり、業務の3割ほどがプレイヤー的な働き方をしていました。
エンジニアリング能力を伸ばしたかったため、バックエンドエンジニアとして副業をさせてもらっていました。
英語は大学生の時に休学して8ヶ月バックパッカーをしていたので、下手な英語を使うことへの羞恥心はなかったです。社会人になってから技術ドキュメントを読む以外では英語に触れることがなかったので、スピーキングは4年ほど行っていませんでした。
やったこと
2ヶ月半かけて以下のことを取り組みました。
1. 情報収集
まず1番最初にやったことは、外資のSoftware Engineerポジションに転職した先輩に連絡をとったことでした。
どこの企業を受けたかや、何を行ったかなどの話を聞かせてもらいました。
自分がやらなければいけないことの理解や、これから外資を受けることの覚悟がこの時にできたので、大恩人です。
外資の面接の全体像について把握するために、以下のサイトの「テック企業面接対策ガイド」を購読しました。
InterviewCat - テック企業面接対策プラットフォーム
全体像を把握した後は、外資を受けた方の記事を片っ端から読みました。
特に医師からGoogleのSoftware Engineerへ転職したLillianさんは努力の天才のような方で、Lillianさんがこれだけ努力したなら、本業がエンジニアの自分ができないのは甘えだと思えて、非常にいい刺激をもらえました。
【転職エントリ】Googleに入社します
私はこうやってGoogleに入りました
【22新卒エンジニア】Indeedから内定をもらうまで【新卒1000万】
2. 応募準備
LinkedInの英語プロフィールを充実させるところから始めました。
自分が尊敬してる海外のエンジニアの方々のLinkedInのプロフィールの書き方を参考にして、なるべく自己流にならないように気をつけました。
LinkedIn経由で連絡をもらった転職エージェントの方と何回か面談をしましたが、自分が希望するポジションがなかったため、各企業のサイトで直接応募しました。
RESUMEの作成に2週間ほどかけました。面接に呼ばれなかったら何も始まらないので、かなり力を入れました。
以下のYouTube動画やサイトを見て、RESUME作成の最低限のマナーを学びました。
Create Your Resume for Google: Tips and Advice
Machine Learning Resume: Samples and Writing Guide
初めは zety というサービスを使ってRESUMEを作成しましたが、ページ数が多くなってしまい2ページ以内に抑えるのが難しかったので、最終的に以下のサイトのテンプレを使わせてもらいました。
The Pragmatic Engineer's Resume Template
この時にClaudeに課金しました。
英語のスペルチェックやネイティブチェックを行ってくれるので、周りに英語のネイティブスピーカーがいない自分には非常に助かりました。
ChatGPTやClaudeにRESUMEを書かせても、募集ポジションに対して自分がどれ程の能力を持ってるかリクルーターに伝えるには弱い文章ができるので、やめた方がいいです。嘘をついてもバレるだけなので、hallucinationのない自分の言葉で書いた方がいいと思います。
3. アルゴリズム・データ構造の勉強
けんちょんさんの本で勉強するところから始めました。けんちょんさんの解説はとても分かりやすいので、初学者はこの本とブログ記事を見るのをおすすめします。
「世界で戦うプログラミング力を鍛える本」は時間がなかったので関係があるところだけに絞って読みました。
udemyで酒井潤さんのコースを受講しました。各データ構造をPythonでスクラッチで実装する手順が書かれていてよかったです。
問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造
けんちょんの競プロ精進記録
世界で闘うプログラミング力を鍛える本 コーディング面接189問とその解法
現役シリコンバレーエンジニアが教えるアルゴリズム・データ構造・コーディングテスト入門
勉強したデータ構造、アルゴリズム、定石解法をNotionにまとめてました。
なるべく知識と実装をセットで理解できるように、自分が学んだことをまとめてました。
本を読みながらLeetCodeをひたすら解きました。他のコーディング面接対策用のサイトは利用しませんでした。
課金しないと解説が見れないので、自分は課金しました。
Top Interview 150 という問題集を繰り返し行いました。
解いた問題と自分の解法をNotionにメモしてました。
面接まで時間がなかったのでeasy, mediumに絞って取り組みました。上記の問題集以外はやらず、同じ問題集を繰り返しやる方法を自分はとりました。
先人の方達が解いてる問題数を見ると、はるかに多くの数を解いてるので自分は少ない方だと思います。
4. 機械学習・データサイエンスの勉強
機械学習関連の面接質問例をまとめたサイトがあるので、これらの質問に答えられることをベンチマークとして勉強しました。
The Top 25 Machine Learning Interview Questions For 2024
Top 45 Machine Learning Interview Questions & Answers 2024
新しい本は買わず、既に手元にあった以下の本を復習しました。ML/DSの勉強をどこまでやるかは応募するポジションに依存する部分が大きいかと思います。
はじめてのパターン認識
scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習
推薦システム実践入門
Kaggleで勝つデータ分析の技術
実践 AWSデータサイエンス
機械学習システムデザイン
業務で使っている機械学習モデルや手法についての論文・技術記事を読み直しました。
5. 英語での受け答えの練習
Coding Interviewをぶつけ本番で行うのは怖かったので、以下のYouTube動画を何回も見て解答の流れを頭に入れました。mock interviewは自分は行わなかった(間に合わなかった)です。
Google Software Engineering Interview: Binary Tree Maximum Path
想定質問と回答をNotionにまとめ、流暢に答えられるように練習しました。
以下はロジスティック回帰と線形回帰についての想定質問と回答の例です。他にも自分のRESUMEをClaudeに読み込ませて面接官役をやってもらい、一人模擬面接を行いました。
音読してても身に付かなかったので、以下の記事を参考にAmazon Pollyで音声を作成して、文章を聞いて耳から覚えてました。
一度読んだ本の内容を忘れないようにする方法
最後に
外資のSoftware Engineer - Machine Learningのポジションのオファーをもらうまでに、自分が行ったことをまとめました。
自分は準備期間が短く、2ヶ月半で行いました。
凡人の自分にとっては、本業の仕事をやりながら面接準備をするのは非常に苦しかったです。
もし将来的に外資を考えている人は、余裕を持って早めに準備することを自分はお勧めします。
外資のMachine Learning/Data Science関連のポジションの日本語情報は少ないです。
N=1の例ではありますが、何から始めれば良いか困っている方の参考になれば幸いです。
