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AI Core Capabilities のシニア SWE — Android 向けオンデバイス Gemini Nano

Android 上のオンデバイス GenAI 機能について、提供から最適化までエンドツーエンドでオーナーシップを持ち、ファーストパーティ・サードパーティのアプリ開発者が利用する ML Kit や AICore といった開発者向け API を構築するポジションです。さらに、推論レイテンシとリソース消費に重点を置いて Gemini Nano(V1〜V4)をモバイル向けに適応させる業務も担います。要件はソフトウェア開発経験 5 年、Android アプリ開発経験 3 年、大規模アプリケーションの設計/アーキテクチャ経験 1 年以上で、DeepMind や CoreML のチームと直接連携します。

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この面接で問われること

  • オンデバイス GenAI の最適化(レイテンシ、メモリ、推論コスト)
  • 開発者向け API 設計(ML Kit / AICore)
  • 大規模 Android アプリケーションのアーキテクチャ
  • 応用 GenAI 技術:function calling、RAG、制約付きデコーディング、LoRA ファインチューニング
  • 研究・プラットフォームチーム(DeepMind、CoreML)とのチーム横断の連携

よくある質問の方向性

オンデバイスモデルの推論レイテンシとリソース使用量を、バージョンをまたいでどう最適化しますか

サードパーティの Android 開発者向けに AICore のような公開 API を設計してください

モバイルのエージェント型機能に RAG や function calling をどう適用するか説明してください

高レベル API を低レベルのハードウェアアクセラレーションへどう橋渡ししますか

DeepMind のような研究チームとのチーム間依存関係をどう乗り切りますか

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