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シニア

Robinhoodの主力プロダクト向けにLLMとagenticワークフローをfine-tuningし本番投入するポジション

Robinhoodの実プロダクトのユースケースに向けて、AI推論サービスとfine-tuning済みLLMを構築するポジションです。担当範囲は、学習/fine-tuning(LoRA、RLHF)、高性能な推論最適化、RAGパイプラインのエンジニアリング、そしてモデルエンドポイントの本番マイクロサービスとしての提供にまで及びます。面接では、モデルライフサイクル全体にわたる実践的な深さに加え、戦略的な取り組みを方向付けるシニアICとしての影響力とメンターシップが問われるはずです。

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この面接で問われること

  • LLMのfine-tuning(LoRA、RLHF、プロンプト最適化)
  • 推論の最適化(量子化、プルーニング、蒸留)
  • RAGパイプラインの設計(embedding、ベクトルインデックス、チャンキング)
  • 本番モデルサービングのマイクロサービスとAPI設計
  • AI評価フレームワーク(ハルシネーション検出、リグレッションテスト)

よくある質問の方向性

自ら主導したfine-tuningプロジェクトと、その評価アプローチについて

レイテンシ制約のある推論サービスで、量子化・プルーニング・蒸留をどう使い分けるか

構築したRAGパイプラインについて — チャンキング戦略、embedding、検索品質の検証方法

fine-tuning済みモデルを推論マイクロサービスとして本番投入した経験

リリース前にハルシネーションやリグレッションを検出する自動評価フレームワークを構築した経験

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