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Google DeepMind のシニア SWE — エージェント型 Gemini 機能の構築と評価

Google DeepMind のポジションで、Gemini モデルを基盤に Google プロダクト内のエージェント型 AI 機能を構築・改善し、あわせてエージェントの品質を測定する評価インフラも開発します。本番環境で発生した問題のトリアージ、コード/設計レビュー文化の推進、小規模チームの短期的な技術方針の策定も担います。職位名は汎用的な『Software Engineer』ですが、JD では PhD に加えて 1 年の関連経験、そして Go/Python の高い習熟度が要求されています。

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この面接で問われること

  • Gemini モデル上でのエージェント型 AI 機能開発
  • エージェント性能の定量的な評価設計
  • エージェント/プロダクトの問題に対する本番トリアージとデバッグ
  • ML 評価ツール開発のための Go と Python
  • システムのスケーラビリティを見据えたアルゴリズム・データ構造の選定
  • パフォーマンスと信頼性のためのソフトウェアアーキテクチャ

よくある質問の方向性

LLM エージェントのタスク成功率を測る評価フレームワークを設計してください

エージェント型機能で発生した本番障害のデバッグ——トリアージの手順を順に説明してください

スケールが必須のシステムに向けたデータ構造・アルゴリズムの選定

ML ツール開発と本番サービスにおける Go と Python のトレードオフ

コード/設計レビューで短期の技術ロードマップを巡る意見対立をどうまとめるか

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