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ミドル
Airbnb のコードベース全体でテストカバレッジを生成・検証・維持する AI エージェントを作る
Airbnb の Quality Platform チームは、LLM をテストライフサイクルに直接組み込む AI ネイティブなシステム——テスト生成、エージェントによる PR 検証、コード変更に追随するカバレッジ維持——を構築しています。クライアントツール(TypeScript、Swift、Kotlin)からバックエンドサービス(Java、Python)までをまたぐ、フルスタックの応用 AI ポジションです。開発者ワークフロー向けの LLM エージェント設計を説明し、信頼性やスケールへの懸念に答え切る練習をしたい方に向いた面接対策です。
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この面接で問われること
- テストライフサイクルに組み込む AI エージェントの設計(生成、検証、カバレッジ維持)
- エージェントによる PR/E2E 検証と探索的テストのパターン
- エージェントの信頼性を高めるプロンプトエンジニアリングと RAG
- クライアント(TypeScript/Swift/Kotlin)とバックエンド(Java/Python)をまたぐフルスタック開発
- CI/CD と開発者ツールのボトルネック特定
- Mobile、Infra、Product Eng、QE との部門横断コラボレーション
よくある質問の方向性
マージ前に pull request をエンドツーエンドで検証する AI エージェントを設計し、アーキテクチャを順を追って説明してください
プロンプトエンジニアリングや RAG で AI システムの信頼性を高めた経験を教えてください
1 つの機能について、開発者向けツールとその背後のバックエンドサービスの両方を構築した経験を教えてください
AI を用いたテストシステムが、大規模環境で CI/CD のボトルネックにならないようにするには
テストや CI ワークフローのボトルネックを特定し、解消した経験を教えてください
複雑な AI システムの設計を、ML のバックグラウンドがない相手にどう説明しますか
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