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AWSデータセンターインフラ向けに、生成AIを活用したアラームトリアージシステムを構築
AWS DC BRIDGE配下のSKGチームのSDE IIポジションです。数百のデータセンターを横断するアラームの抑制・相関分析・重複排除ロジックと、Bedrockを活用した自然言語によるアラーム要約・トリアージの統合を備えたData Center Alarming Platformを構築します。主要スタックはTypeScript(CDK/サービス)とPython(データ処理、Lambda、AI連携)で、機能のエンドツーエンドのオーナーシップとSDE1のメンタリングも担います。
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想定される形式
AmazonのSDE選考フロー:電話面接(コーディング+LP行動面接)の後、コーディング、システム設計、Leadership Principlesの行動面接を組み合わせたオンサイト/オンライン面接が行われ、さらにバーレイザー面接が実施されます。
この面接で問われること
- 大規模なアラームの相関分析・抑制・重複排除
- 生成AI/Bedrockを本番トリアージワークフローへ実践的に統合
- AWS CDK(TypeScript)によるInfrastructure as Code
- 機能のエンドツーエンドのオーナーシップ:設計、実装、テスト、デプロイ、運用
- SDE1のメンタリングとデザインレビューの推進
よくある質問の方向性
数百のデータセンターを横断してアラームを相関分析・重複排除するシステムの設計
Bedrock/LLMの呼び出しを本番トリアージパイプラインにどう統合し、その出力をどう検証するか
設計から本番運用までエンドツーエンドでオーナーシップを持った機能について教えてください
自身の提案がチームの方向性を変えたデザインレビューの経験
コードレビューやペアリングを通じてジュニアエンジニアをどうメンタリングしてきたか
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