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Zapierの共有AI Platformを構築するApplied AI Engineer——全社で使われるLLMプロキシ、オブザーバビリティ、MLOpsツール
ZapierのAI PlatformチームにおけるApplied AI Engineerポジションの面接です。他のプロダクトチームやエンジニアリングチームが依存する共有のLLM Ops/ML Opsインフラ——プロキシサーバー、オブザーバビリティ、評価ツール——を構築します。本番環境でのLLM/ML運用、プラットフォームエンジニアリングにおけるトレードオフ、そしてインフラと応用AIの交差点でTypeScriptとPythonを使って働くことについて質問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
- 本番環境でのLLM Ops / ML Ops
- 共有・再利用可能なプラットフォームインフラの構築(プロキシサーバー、ツール、API)
- AIシステムのオブザーバビリティ、モニタリング、評価ワークフロー
- エンジニアリング上のトレードオフ:信頼性 vs レイテンシ vs コスト vs 品質
- TypeScriptとPythonによるバックエンド開発
- エンジニアリングチームを横断して連携し、プラットフォームの普及を推進する力
よくある質問の方向性
構築または運用した本番AI/MLシステムについて、信頼性とコストのトレードオフへの対処も含めて説明してください
多くの社内チームが依存するLLMプロキシサーバーをどう設計しますか?
本番稼働中のモデルに対する評価またはオブザーバビリティのパイプライン構築を順を追って説明してください
社内プラットフォームの機能を、他のエンジニアリングチームが導入しやすくするにはどうしますか?
ML/LLMアーキテクチャの構築・テスト・デプロイ・スケーリングというライフサイクル全体の経験
新しいAIツールやパターンを共有プラットフォームに取り込むか、現状維持にとどめるかをどう判断しますか?
経験者はこう語る
リアルな Engineer の面接体験 — 候補者の公開投稿をもとに出典付きで再構成。
Google · L3 ソフトウェアエンジニアオファー獲得Google L3 ソフトウェアエンジニア面接体験談:電話面接、コーディング4ラウンド、Googleynessラウンド
実務経験2年の候補者が、リクルーターからの連絡からオファー獲得まで約4か月を要した記録。オンサイトは45分のコーディング面接4回で構成され、うち3回で二分木の問題が出題された。あるラウンドでは、最適解を大規模システムでどう近似計算するかをめぐって25分間の深掘り質問が続いた。
面接時期: 2020年6月 · インド・バンガロール
Google · L4 ソフトウェアエンジニア不合格Google L4 ソフトウェアエンジニア 面接体験談:8ラウンドを経てオファーなし
L4ソフトウェアエンジニア職の候補者は、2回の電話面接、3回のオンサイトラウンド、文化面接、そしてGoogleの採用マネージャーとのチームマッチング面談を経た後、経験年数要件の引き上げによりプロセスが約1か月半停滞し、追加された1ラウンドの末にオファーなしで終了した。
面接時期: 2024年2月 · 記載なし
Google · L5 ソフトウェアエンジニア不合格Google L5 ソフトウェアエンジニア面接体験談:電話面接、オンサイト3ラウンド、システム設計、そして遅れて届いた不採用通知
L5職に応募した候補者は、電話面接、オンサイト3回のコーディングラウンド、モバイルのシステム設計ラウンド、Googleyness and Leadershipラウンドを経験した。4回の技術ラウンドのうち2回は候補者自身の評価では出来が悪く、約2か月の沈黙の後、リクルーターからポジションがクローズされたと伝えられた。
面接時期: 2023年1月 · 記載なし
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