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Figma
ミドル
FigmaのAI活用サポート体験を支えるインテグレーションとAIワークフローを構築する
FigmaのAI Infrastructure & Toolingチームは、Decagon、Zendesk、Figmaの管理ツール、社内データソースを接続し、AIチャットボットとサポートSpecialistが適切なコンテキストを自動的に得られるようにするエンジニアを求めています。業務は、バックエンドのインテグレーションエンジニアリング(API、webhook)と、本番運用のガードレールを備えた応用LLMパターン(分類、ルーティング、要約)の両方にまたがります。面接では、実践的なインテグレーション構築スキルと、顧客対応のオペレーションシステムにAIを安全かつ測定可能な形で展開する判断力の両方が試されると考えてください。
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この面接で問われること
- システム横断のインテグレーションエンジニアリング(Decagon、Zendesk、社内管理ツール)
- バックエンドの実力:API、webhook、データパイプライン(Ruby/Python/Go/PostgreSQL)
- サポート向けの応用LLMパターン:分類、ルーティング、要約、コンテキスト付与
- 本番運用のガードレール:モニタリング、フォールバック経路、AIワークフローの品質チェック
- サポート自動化の成功指標(containment、deflection、CSAT、FCR)の定義とトラッキング
- 曖昧なサポート課題をスコープの明確な技術ソリューションに落とし込む力
よくある質問の方向性
サポートプラットフォームと社内システムをつなぐインテグレーションをエンドツーエンドで構築した経験を説明してください
サポートチャットボットが適切なアカウント・請求メタデータを参照できるよう、コンテキスト付与をどう設計するか
分類・ルーティング・要約のためにリリースしたLLM活用ワークフローと、そのインパクトの測定方法
AIサポートワークフローが本番で安全に動くよう、フォールバック経路とガードレールをどう構築するか
新しいAI活用サポート自動化の成功指標をどう定義するか
曖昧なサポート課題を具体的な技術ソリューションにどうスコープするか
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