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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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