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Netflix Ads Platform 初の専任 AI エンジニアとして、エージェント型開発ワークフロー基盤をゼロから構築する
Netflix の Ads Platform Engineering チームが、初の専任 Staff AI Engineer を採用します。コード生成、PR レビュー、インシデントトリアージ、マルチエージェントオーケストレーションにまたがる、一元化されたコンテキスト層とエージェント型ワークフローの設計が任務です。モデル学習ではなく、本番インフラ上での応用 AI がテーマ。コードベースが急拡大するなか、雑なコードやリグレッションを積み上げずに開発スピードを保つことが求められるチームです。
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この面接で問われること
- エージェント型 AI システムのアーキテクチャ(コンテキスト層、マルチエージェントオーケストレーション)
- RAG(検索拡張生成:インデックス構築、embedding、グラウンディング)
- AI を組み込んだ CI/CD(コード生成、テスト自動化、PR の事前レビュー)
- 運用向け AI ツーリング(インシデントトリアージ、根本原因分析)
- AI ファーストな新しいワークフローのチーム全体への浸透を主導する力
よくある質問の方向性
AI コーディングエージェントをグラウンディングするための一元的なコンテキスト/ナレッジ層を設計してください
本番運用したエージェント型 AI システムについて、アーキテクチャ・ツール・評価方法を説明してください
AI による開発スピードと、品質・リグレッションのリスクをどう両立させますか
懐疑的なチームに新しいエンジニアリングワークフローを浸透させた経験
実装・テスト・ドキュメント作成を並列に進めるマルチエージェントオーケストレーションへのアプローチ
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