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Reddit の LLM Gateway と大規模 GenAI プラットフォーム基盤を構築する
Reddit の Machine Learning Platform チームにおける Senior Software Engineer の面接対策。統一 API エンドポイント、レート/トークン制限、フェイルオーバーを備えた LLM Gateway を含む、大規模 GenAI プラットフォームの開発をリードするポジションです。RAG システム、LangChain/LangGraph によるエージェント型ワークフロー、Kubernetes スケールでの LLMOps プラクティスについて、踏み込んだ質問が想定されます。
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無料 · この職種に合わせて調整されたライブ音声模擬面接
この面接で問われること
- LLM Gateway の設計(統一エンドポイント、レート制限、フェイルオーバー)
- RAG システム(エンベディング、ベクトル検索、検索パイプライン)
- LangChain/LangGraph によるエージェント型ワークフロー
- LLMOps/MLOps プラクティス(CI/CD、バージョニング、評価、オブザーバビリティ)
- Kubernetes と大規模な infrastructure-as-code(Terraform)
- プラットフォーム思考とチーム横断のイネーブルメント
よくある質問の方向性
複数プロバイダー間でフェイルオーバーできる LLM Gateway を設計してください
構築した RAG パイプラインと、検索品質をどう評価したかを説明してください
LangChain または LangGraph で実装したエージェント型ワークフローと、そこで直面した失敗パターンを教えてください
本番の GenAI パイプラインに LLMOps プラクティスをどう定着させますか
Kubernetes 上の ML インフラを Terraform でどのようにスケールさせてきましたか
他のエンジニアリングチームがセルフサーブで使えるプラットフォームをどう設計しますか
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