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Lyft の Risk 組織で、AI 駆動の保険金請求管理プラットフォームを設計する
Lyft の Risk Tech チームで、保険金請求管理のための Unified Risk Platform を構築する Senior Software Engineer の面接です。分散システムアーキテクチャの深い理解に加え、実在する金融・規制ドメインに根ざした応用 AI の質問(RAG、エージェント型ワークフロー、evals、LLM のファインチューニング)が織り交ぜて問われることが想定されます。
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この面接で問われること
- 金融・規制対応プラットフォームにおける分散システムアーキテクチャと信頼性のトレードオフ
- 応用 AI:マルチモーダル LLM、RAG パイプライン、本番環境でのエージェント型ワークフロー
- 機能の性能を高めるための AI 評価、エージェントのトレーシング、ファインチューニング
- 保険金請求/保険ドメインのワークフロー理解とボトルネックの特定
- Data Science、クレームオペレーション、外部保険ベンダーを横断するリーダーシップ
- 影響の大きい金融システムにおける AI の安全性/アラインメントへの意識
よくある質問の方向性
高可用性と監査可能性の要件を満たしつつ、保険金請求ワークフローを大規模に管理するシステムを設計せよ
RAG やエージェント型ワークフローを使ってリリースした AI 機能について——実際に機能しているかをどう評価したか
クレーム処理ワークフローのボトルネックを特定し、AI 自動化と従来型エンジニアリングのどちらで解決するかをどう判断するか
LLM を使った機能のリグレッションを捕捉するために、evals とエージェントトレーシングをどう構築するか
エラーの代償が保険金請求の誤処理となる状況で、システム設計のトレードオフをどう考えるか
技術インテグレーションをめぐって、Product・Data Science・外部パートナー間の合意をどう形成してきたか
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