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ミドル
Cloudflare社内のAIエージェント・チャットボットを支えるMLパイプラインをエンドツーエンドで所有
CloudflareのData Intelligence & Analytics組織が、ベンガルール勤務のML Engineerを募集しています。GTM、エンジニアリング、プロダクトの各チームが利用する社内AIアプリケーション、エージェント、チャットボットを支えるパイプラインの構築・運用を担うポジションです。MLOps（Kubernetes、Airflow/Argo）、MLサービスのフルスタックでのデリバリー、実践的なGenAI/LLMインテグレーション（ベクトルデータベース、Workers AI、LangChain/LangGraph）について深掘りされることを想定してください。
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無料 · この職種に合わせて調整されたライブ音声模擬面接
この面接で問われること
- Kubernetes上のMLOps（MLサービスのデプロイ・管理・サポート）
- エンドツーエンドのオーナーシップ：要件定義からデプロイ、オブザーバビリティまで
- Pythonによる科学計算（scikit-learn、PyTorch/TensorFlow）
- LLM/GenAIアプリケーション構築（LangChain/LangGraph、ベクトルDB）
- Python/React/TypeScriptをまたぐフルスタックデリバリー
- Data Scientist／Data Engineerとの部門横断パートナーシップ
よくある質問の方向性
Kubernetes上でエンドツーエンドにデプロイ・運用したMLアプリケーションについて説明してください
MLOpsのツール選定（Airflow、Argo、CI/CD）にどう向き合うか
本番環境で構築したGenAI/LLM活用のエージェントやチャットボットについて教えてください
Data Scientistと協働し、学習から推論までモデルをリリースした経験は？
分散データプラットフォームにおいて、スケール・信頼性・オブザーバビリティをどう設計するか
チームでアーキテクチャに影響を与えたり、エンジニアをメンタリングしたりした経験は？
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