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Ramp
ミドル
Rampのカスタマーエクスペリエンス業務を動かすAIエージェントとツールを構築・出荷
Rampは、顧客向けのエージェント型プロダクトと社内CXオペレーター向けツールの両方をAIでどう変革するかをオーナーとして担う、手を動かすタイプのPM/ビルダーを採用中です(レポートラインはHead of Operations and AI)。AIエージェントのプロトタイピングと出荷、評価(eval)フレームワークの定義、AIデータの信頼性をめぐるエンジニアリングとの協働が中心の実行型ポジションであり、戦略資料を作る仕事ではありません。面接では、実際にAIを作れる力(コーディングハーネス、LLMの概念理解)、CX/営業/ファイナンス/リスクへの現場感覚、計画より出荷を優先する姿勢が試されると想定してください。
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この面接で問われること
- 手を動かすAIエージェント/プロダクト構築(ロードマップだけのPM業務ではない)
- LLMの概念(プロンプティング、ファインチューニング、embeddings、retrieval、eval)の実務知識
- プロトタイピングのためのAIコーディングハーネス(Cursor、Claude Code、Codex)の習熟
- AIエージェントの性能を測るevalフレームワーク、QAチェック、ダッシュボードの設計
- CX業務における人間のオペレーターとAIエージェントの分業設計
- CX、営業、ファイナンス、リスクの各チームへの現場理解と共感
よくある質問の方向性
自らプロトタイプを作り、大規模に出荷したAIツールやエージェントについて教えてください
顧客向けAIエージェントがうまく機能しているかを測るevalフレームワークをどう設計しますか
CXワークフローの中で、どの業務をAIエージェントに任せ、どれを人間のオペレーターに残すかをどう判断しますか
CursorやClaude Codeのようなコーディングハーネスの習熟度を教えてください——実際に何かを出荷するためにどう使いましたか
CX、ファイナンス、リスクの各チームと連携し、業務上のペインポイントをAIで特定・解決するにはどう動きますか
派手な機能ではなく、基盤的で地味なAIインフラの課題に取り組んだ経験を教えてください
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