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数十億の Amazon 商品にまたがるカタログ変更を説明可能にする、エージェント型の診断・分析サービスを構築する
Amazon の Catalog Diagnostics and Analytics(CDA)チームは Selection and Catalog Systems の一部で、Amazon Retail 最大級のデータレイクを保有し、数十億商品・100K TPS というスケールでカタログ変更を透明かつ説明可能にする GenAI/エージェント型ソリューションを構築しています。この SDE ポジションは、本番グレードのトランザクションシステム、大規模情報検索、そして新興のエージェント型アーキテクチャの交差点に位置し、設計からデプロイまで完全なオーナーシップを持ちます。
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想定される形式
Amazon の典型的な SDE ループ:オンラインアセスメント/電話面接の後、コーディング・システム設計・Leadership Principles の行動面接からなるオンサイト/バーチャルのループが続き、Bar Raiser 面接も含まれます。
この面接で問われること
- 本番グレードの精度と信頼性を大規模に実現するエージェント型システム設計
- 説明可能性のためのデータ来歴(プロビナンス)/監査証跡の設計
- 大規模分散システムの基礎(オブジェクト指向設計、マルチスレッド、多層構成)
- ペタバイト級のマルチモーダルデータパイプラインの取り扱い
- GenAI/LLM 統合のプラクティス:プロンプトエンジニアリング、RAG、エージェント型アーキテクチャ
よくある質問の方向性
データの完全なトレーサビリティを備えたカタログ変更診断システムを設計せよ
エージェント型システムを本番品質に保つための評価/フィードバックループをどう構築するか
オブジェクト指向設計と分散システムのコーディングラウンド
100K TPS で処理するシステムで最初に壊れるのはどこか、それをどう緩和するか
Amazon Leadership Principles に基づく行動面接(Bar Raiser ラウンド)
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