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CoinbaseでベンダーAIと社内マルチエージェントチャットを統合するオーケストレーション層を設計する
CoinbaseのCX IntelligenceチームにおけるIC5レベルのMLエンジニア面接です。ベンダー製チャットボット、社内マルチエージェントシステム、人間のオペレーターの間で状態・コンテキスト・インテントをルーティングする統合オーケストレーション層の設計が中心テーマとなります。純粋なMLモデリングの知識を問う面接ではなく、LLMオーケストレーションのアーキテクチャ、プロダクションPythonサービス、チーム横断の技術リーダーシップについて、深い技術設計の質問が想定されます。
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この面接で問われること
- マルチエージェント/LLMオーケストレーションのアーキテクチャ(状態・コンテキスト・インテントのルーティング)
- ベンダー製品と社内システムのハイブリッド統合およびハンドオフ設計
- プロダクション品質のPythonサービス設計とテスト規律
- 生成AIフレームワーク(LangGraph、LangSmith、Vertex AI、AWS Bedrock、Google ADK)
- 技術リーダーシップ:設計ドキュメント、トレードオフ判断、メンタリング、デザインレビュー
- 生成AIツールの責任ある活用とhuman-in-the-loopの実践
よくある質問の方向性
セッションの途中でベンダー製チャットボットから社内エージェントへ会話をハンドオフするオーケストレーション層を設計してください——コンテキストの保持と障害検知はどう行うか?
エンドツーエンドでリリースしたプロダクションML/AIサービスについて説明してください——本番で何が壊れ、どう検知したか?
レイテンシや信頼性のプロファイルが異なる複数のLLMフレームワーク間で、インテントルーティングをどう構成するか?
部門横断のプレッシャー下で技術的トレードオフの判断を迫られた経験と、それを非技術系ステークホルダーにどう伝えたか
日常業務で生成AIコパイロットを使う際、human-in-the-loopの実践をどう取り入れているか?
あなたの専門領域の深み(NLP/情報検索/CV/統計)は、このような会話型AIシステムに何をもたらすか?
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