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シニア
AirbnbのChat・Voice・Human-Agent Assistプロダクトを支えるエージェント型AIスタックを構築する
AirbnbのCommunity Support MLチームは、世界中のゲストとホストに提供されるChat AIアシスタント、Voice AIアシスタント、Human Agent Assistantを担当しています。この面接で問われるのは、ファインチューニング・RAG・マルチエージェントオーケストレーションといったLLMの実践的な専門性に加え、本番品質のMLシステムをリリースしきる力、そして曖昧な初期段階のアイデアから機能のリリースまで、プロダクトやデザインと部門横断で協働する力です。
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この面接で問われること
- LLMのファインチューニング(SFT、RLHF、GRPO)とプロンプトエンジニアリング
- エージェントシステム設計(マルチエージェントオーケストレーション、ツール利用、メモリ、ReAct/LangGraph型パイプライン)
- アカウント情報やポリシーに基づいて回答を裏付けるRAGアーキテクチャ
- 大規模な本番MLインフラ、モデルサービング、MLOps
- 顧客向けアシスタントのためのLLM評価フレームワークとガードレール
- 0→1フェーズの取り組みにおけるプロダクト・デザイン・エンジニアリングとの部門横断コミュニケーション
よくある質問の方向性
確信が持てない場合に人間へ安全にエスカレーションできるチャットまたは音声AIエージェントを設計してください
LLMをファインチューニングまたは蒸留した経験と、その改善効果をどう測定したかを説明してください
カスタマーサポートAIアシスタントの評価フレームワークをどう構築しますか
エージェントパイプラインを自作する場合と既存フレームワークを使う場合のトレードオフ
サポートの文脈で、ポリシーに関するハルシネーション回答をどう防ぎますか
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