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シニア

ReplitのAIネイティブなプラットフォームを守る、LLMベースのガードレールと不正検知システムの構築

ReplitのTrust & Safetyチームが、AIネイティブなコーディングプラットフォーム上のフィッシング、クリプトマイニング、トークンファーミング、プロンプトインジェクションに対する検知・自動対応システムを構築するシニアエンジニアを募集しています。BigQuery/Hexを使った調査からLLMベース分類器の構築・ファインチューニングまで、検知から執行、異議申し立て対応に至る不正対策ライフサイクル全体をオーナーとして担います。常に手口を変える敵対的な攻撃者への検知システム設計や、執行自動化のトレードオフを自分の言葉で説明する練習をしたい人に向いた面接です。

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この面接で問われること

  • 手口を変え続ける敵対的な攻撃者に対する不正・詐欺検知システムの設計
  • セキュリティ・不正検知向けのML/LLMベース分類器の構築とファインチューニング
  • プロンプトインジェクションやジェイルブレイクなど、LLM特有の攻撃ベクトルの検知
  • 調査で得た知見(BigQuery/Hex)を自動検知ルールへ落とし込む力
  • 適切なhuman-in-the-loopの境界を備えた自動執行の設計
  • 検知・調査・執行・異議申し立てまで、不正対策ライフサイクル全体のオーナーシップ

よくある質問の方向性

当社プラットフォーム上の特定の不正パターン(フィッシング、クリプトマイニング、トークンファーミング)に対する検知システムを設計してください

セキュリティや不正検知のためにML/LLM分類器を構築またはファインチューニングした経験を教えてください

AIエージェントに対するプロンプトインジェクションやジェイルブレイクの試みをどう検知しますか

不正調査で得た発見を、スケールする自動検知ルールに落とし込んだ経験を説明してください

自動執行と人によるレビューの線引きをどこに置きますか。その理由は

検知から修正のリリースまで、不正またはセキュリティの問題をエンドツーエンドで担った経験を教えてください

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