外資IT企業のSoftware Engineer - Machine Learningのオファーをもらうためにやったこと - 肉球でキーボード
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、
AWSに関するAI・機械学習用語集 - AWS Certified AI PractitionerとAWS Certified Machine Learning Engineer - Associateの学習過程で得られたナレッジ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 今回は新しく追加されたAWS認定であるAWS Certified AI PractitionerとAWS Certified Machine Learning Engineer - Associateに私が合格するまでの学習過程で得られたナレッジを「AWSに関するAI・機械学習用語集」として、ざっくりとまとめてみました。 この「AWSに関するAI・機械学習用語集」の内容は、日本の「技術書典17」向けに個人出版として共著した「AWSの薄い本の合本Vol.01」における「クイズで学ぶAWSの機能と歴史：厳選『機械学習』編」の問題・解答にも使用しています。 短時間にAI・機械学習の用語と概要を把握する場合や試験前の総復習など、これからAWS Certified AI Practitioner、AWS Certified Machine Learning Engineer - As
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA)の学習方法 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL SAP DOP SCS ANS MLS SAA DVA SOA DEA MLA AIF CLF 「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA)」とは 「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associa
機械学習を「社会実装」するということ 2025年版 / Social Implementation of Machine Learning 2025 Version
機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察 (2025年版) です。今回は、データ活用による価値 “創造” の重要性に関する内容を盛り込みました。 本資料は東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座 (GCI) 2024 Winterのゲスト講義回 (2部構成) の第…
GitHub - Anemll/Anemll: Artificial Neural Engine Machine Learning Library
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This lecture note is intended to prepare early-year master's and PhD students in data science or a related discipline with foundational ideas in machine learning. It starts with basic ideas in modern machine learning with classification as a main target task. These basic ideas include loss formulation, backpropagation, stochastic gradient descent, generalization, model selection as well as fundame
Combining Machine Learning and Homomorphic Encryption in the Apple Ecosystem
Combining Machine Learning and Homomorphic Encryption in the Apple Ecosystem At Apple, we believe privacy is a fundamental human right. Our work to protect user privacy is informed by a set of privacy principles, and one of those principles is to prioritize using on-device processing. By performing computations locally on a user’s device, we help minimize the amount of data that is shared with App
GitHub - openai/mle-bench: MLE-bench is a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering
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ML Competitions Landscape We found over 400 ML competitions that took place in 2024, across more than 20 competition platforms. The total cash prize pool across all relevant competitions we found was over $22m, up from $7.8m in 20231. Platforms Many competition platforms saw significant user growth in 2024. Most platforms grew their user base by more than 25% over the previous year, and some platf
The Pragmatic Programmer for Machine Learning Engineering Analytics and Data Science Solutions Marco Scutari, Mauro Malvestio 2023-04-22 Preface Pitching new ideas by prefacing them with quotes like “Data scientist: the sexiest job of the 21st century” (Harvard Business Review 2012) or “Data is the new oil” (The Economist 2017) has become such a cliché that any audience (in business and academia a
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) 対策でやってよかったこと - サーバーワークスエンジニアブログ
マネージドサービス部 佐竹です。 先日 AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) を受験し、無事に合格しました。本ブログでは、受験後の感想と、試験対策のために「やっていてよかったな」と思ったことをご紹介します。 はじめに 2025 Japan AWS All Certifications Engineers AWS 資格試験の改廃 AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate 受験後の感想など 先に AWS Certified AI Practitioner 認定を受けておく 順序付け問題の例 その他の感想 事前対策としてやっておいて良かったと感じたこと AWS サービス別資料を読む SageMaker の機能をわかりやすくまとめておく マネージドサー
This book introduces the mathematical foundations and techniques that lead to the development and analysis of many of the algorithms that are used in machine learning. It starts with an introductory chapter that describes notation used throughout the book and serve at a reminder of basic concepts in calculus, linear algebra and probability and also introduces some measure theoretic terminology, wh
We introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering-related competitions from Kaggle, creating a diverse set of challenging tasks that test real-world ML engineering skills such as training models, preparing datasets, and running experiments. We establish human baselines for each competition using Ka
Machine Learning in Production (17-445/17-645/17-745) / AI Engineering (11-695) Spring 2025 CMU course that covers how to build, deploy, assure, and maintain software products with machine-learned models. Includes the entire lifecycle from a prototype ML model to an entire system deployed in production. Covers also responsible AI (including safety, security, fairness, explainability) and MLOps. Fo
The enduring legacy of Euclidean geometry underpins classical machine learning, which, for decades, has been primarily developed for data lying in Euclidean space. Yet, modern machine learning increasingly encounters richly structured data that is inherently nonEuclidean. This data can exhibit intricate geometric, topological and algebraic structure: from the geometry of the curvature of space-tim
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate受験時の記録 - Qiita
※2025/01時点の最新バージョン(Ver.1.4)のものです。 バージョンアップで範囲等は変更されるので、こちらも受験時は公式サイトをご確認ください。 AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate 認定 勉強開始前の状態 AWSで動いているアプリの開発/運用の業務を7年程度、現在も継続中。 AWS認定は昨年までに14個取得済み。 AWS認定ソリューションアーキテクトを受験した時の話 AWS認定デベロッパーアソシエイトを受験した時の話 AWS認定SysOpsアドミニストレーターアソシエイトを受験した時の話 AWS認定ソリューションアーキテクトプロフェッショナルを受験した時の話 AWS認定DevOpsエンジニアプロフェッショナルを受験した時の話 AWS認定セキュリティ - 専門知識を受験した時の話 AWS認定データベース - 専門知
AWS新認定資格に合格！AWS Certified AI PractitionerとAWS Certified Machine Learning Engineerの試験比較と勉強法 - NRIネットコムBlog
こんにちは、西内です。 全国のAWS資格コレクターの皆さん、お待たせしました。 この度、新たに追加された2つの資格「AWS Certified AI Practitioner」「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate」のベータ版に合格しましたので、勉強した内容や所感を書きたいと思います。 筆者のスペック 両試験の概要 勉強したこと 両試験に共通して求められる知識 AI Practitionerで特に求められる知識 Machine Learning Engineer - Associateで特に求められる知識 ベータ版と正式版の違い 所感 さいごに 筆者のスペック 私のAWSやAI分野に関する経験値は以下になります。 AWSに関する業務に携わって約3年半 普段はマルチアカウント管理が主な分野 5~6年前に1年ほど機械学習の業務に
GitHub - google-deepmind/treescope: An interactive HTML pretty-printer for machine learning research in IPython notebooks.
Treescope is an interactive HTML pretty-printer and N-dimensional array ("tensor") visualizer, designed for machine learning and neural networks research in IPython notebooks. It's a drop-in replacement for the standard IPython/Colab renderer, and adds support for: Expanding and collapsing subtrees of rendered objects, to let you focus on the parts of your model that you care about, Automatically
機械学習システム設計に特化した本「Machine Learning System Design Interview」を読みました - 肉球でキーボード
どんな本か システム設計の本として有名な System Design Interview の著者であるAlex Xu 氏が運営するByteByteGoが監修した、機械学習システム設計面接について書かれた本です。 日本語訳の本ではシステム設計の面接試験が有名かと思います。 bytebytego.com 本書は10個の機械学習システム設計の事例を取り上げ、各種手法などのトレードオフや、設計するシステム特有の議論ポイントをまとめています。 システム設計とはありますが具体的なインフラサービス・ツール名は出てこず、機械学習システムを構成する抽象化された要素を紹介しています。 実際にシステムの実装方法を学びたい方は、テーマごとに紹介されてる関連ドキュメントを深ぼっていく必要があります。 本書は図解が丁寧で、全部で211個の図が使われているようです。 事例ごとに全体のシステム構成がまとめられています。
Despite the rapid growth of machine learning research, corresponding code implementations are often unavailable, making it slow and labor-intensive for researchers to reproduce results and build upon prior work. In the meantime, recent Large Language Models (LLMs) excel at understanding scientific documents and generating high-quality code. Inspired by this, we introduce PaperCoder, a multi-agent
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The State of Machine Learning Competitions | ML Contests
The Pragmatic Programmer for Machine Learning
Introduction to Machine Learning
MLE-bench: Evaluating Machine Learning Agents on Machine Learning Engineering
17-445 Machine Learning in Production / AI Engineering
Beyond Euclid: An Illustrated Guide to Modern Machine Learning with Geometric, Topological, and Algebraic Structures
Paper2Code: Automating Code Generation from Scientific Papers in Machine Learning