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Roblox
シニア
ゲームエンジン、バックエンド、ML パイプラインにまたがるスケーラブルな NPC・デジタルプレイヤーシステムを構築する
このポジションは Roblox の Creator Service NPC チームに所属し、LLM、模倣学習、強化学習、ビヘイビアツリーを用いて、ゲーム内 NPC とデジタルプレイヤーのためのフルスタックシステムを構築します。分散バックエンドシステム設計の 5 年以上の経験、マイクロサービスとゲームエンジンの実務経験、そしてクライアント・エンジン・バックエンド・ML の各レイヤーを横断して動ける力が求められます。
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この面接で問われること
- クライアント、ゲームエンジン、バックエンドサービス、ML モデルにまたがるフルスタックシステム
- 高いスケーラビリティと信頼性を備えた分散バックエンドシステム設計(マイクロサービス)
- NPC/エージェントの挙動技術:LLM、模倣学習、強化学習、ビヘイビアツリー、ステートマシン
- ML のためのデータパイプライン、特徴量変換、アノテーションツール
- ゲームエンジン内/エンジン上での推論のセットアップ
- 長期的なアーキテクチャ思考と、プロダクト/デザインとの部門横断的な実行力
よくある質問の方向性
大規模に設計・リードした分散バックエンドシステムについて説明してください
NPC の挙動モデルの学習や評価を支えるデータパイプラインをどう構築するか
ゲームエンジンとの統合にハンズオンで取り組んだ経験について教えてください
ある NPC に対して、LLM ベース・模倣学習・ビヘイビアツリーのどのアプローチを採るかをどう判断するか
数年経っても有効であり続けた設計判断を説明してください
自分が担当するプロダクト領域で、クリエイター/コミュニティのフィードバックをどう集め、どう活かすか
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