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Coinbaseのカスタマーサポートとコンプライアンス自動化を支えるエージェント型AIアーキテクチャをオーナーとして担う

Coinbaseは、Platform配下のCore Automationチームで、カスタマーサポートとコンプライアンス自動化を大規模に支えるエージェント型AIシステムとオーケストレーション基盤を設計・統括するSenior Staff Software Engineerを募集しています。12年以上のバックエンド経験(Golangまたは同等の言語)、LLMベースのアプリケーションを本番投入しハルシネーションを測定可能な形で削減した実績、そしてチーム横断の技術リーダーシップが求められます。本番AIアーキテクチャに関する具体的な意思決定の根拠と、それをどう他チームに浸透させたかを説明できるよう準備しておきましょう。

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想定される形式

Coinbaseは、人間による面接ラウンドに加えて、初回スクリーニング面接でAIツールを使用することを公表しています。

この面接で問われること

  • 本番環境で大規模に稼働するエージェント型AI / LLMシステム
  • グラウンディングとハルシネーション削減、および測定可能な成果
  • 大量の自動化処理を支える分散システムアーキテクチャ(Golang)
  • 他チームが利用できる再利用可能なプラットフォーム/オーケストレーション基盤の構築
  • コンプライアンス/オペレーション部門とのクロスファンクショナルな合意形成と技術リーダーシップ

よくある質問の方向性

膨大なスケールに対応する分散システムを設計した経験を順を追って説明してください。

LLMベースまたはエージェント型のアプリケーションをプロトタイプから本番まで持っていった経験を、グラウンディング/ハルシネーション対策も含めて教えてください。

他チームに採用してもらうための再利用可能なプラットフォームやオーケストレーション層を設計した経験を説明してください。

コンプライアンスやオペレーションのステークホルダーと連携して技術的なソリューションを形にした経験はありますか。

直接の権限がない中で、チームをまたいで技術的な方向性に影響を与えた例を挙げてください。

システム設計やAI/MLのベストプラクティスについて、シニアエンジニアをどうメンタリングしていますか。

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