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Airbnbのカスタマーサービス向けエージェント型Chat・Voice AIアシスタントを開発する
AirbnbのCommunity Support配下、Core MLチームにおけるML Engineerポジションの面接です。カスタマーサービス向けのエージェント型AIシステム（Chat AIおよびVoice AIアシスタント）を大規模に構築します。LLMのファインチューニング、エージェントオーケストレーションのフレームワーク、本番向けMLインフラについて、技術的に深い質問が想定されます。応用研究にとどまらず、研究から本番投入までハンズオンで担うロールです。
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無料 · この職種に合わせて調整されたライブ音声模擬面接
この面接で問われること
- LLMファインチューニング手法：SFT、RLHF、GRPO、プロンプトエンジニアリング
- RAGアーキテクチャ設計とLLM評価フレームワーク
- エージェント型AIシステム：マルチエージェントオーケストレーション、tool-use、プランニング、メモリ（ReAct、LangGraph、AutoGen）
- 本番MLシステム：モデルサービング、MLOps、大規模での信頼性
- 初期段階の曖昧なAIコンセプトを着想から本番投入まで進める力
- エンジニアリング・プロダクト・デザインを横断するコラボレーション
よくある質問の方向性
自身が構築したエージェント型AIシステムについて説明してください。マルチエージェントの協調、tool-useの失敗、長い対話にまたがるメモリをどう扱いましたか。
特定の本番ユースケースに向けてLLMをファインチューニング（SFT、RLHF、GRPO）した際のアプローチと、結果の評価方法を教えてください。
カスタマーサービス向けチャットアシスタントのRAGパイプラインを設計してください。想定される故障モードと、その検知方法は何ですか。
初期段階の曖昧なAIコンセプトを、大規模に使われる本番システムとしてリリースした経験を教えてください
レイテンシ要件の厳しいカスタマーサポートアシスタント（チャットまたは音声）における、MLOpsとモデルサービングのトレードオフをどう考えますか。
AIに関する技術的トレードオフを、非技術系のプロダクトやデザインのステークホルダーに伝えた経験を教えてください
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