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採用ユースケース例その１

2024/12/01に公開
Python
OpenAI
RAG
tech

以下は、面談でAI知識とPythonスキルを持つ応募者の適性を評価するために質問する内容のリストです。質問は、技術力、AIの知見、プロジェクトへの適応力を測ることを目的としています。

1. 技術的な基礎を確認する質問

  1. Pythonでの開発経験を簡単に説明してください。特にAI関連のプロジェクトについて教えてください。
  2. クラスや関数の設計で注意している点は何ですか？
  3. データ構造（リスト、辞書、セットなど）の選択基準は何ですか？
  4. Pythonのデバッグツールやプロファイリングツールで使ったことがあるものはありますか？
  5. 仮想環境（例: venv, conda）のセットアップと管理にどの程度慣れていますか？

2. AI関連の基礎知識を確認する質問

  1. 継続事前学習 (Continual Pretraining) について説明してください。どのような目的で使用しますか？
  2. ファインチューニング (Fine-tuning) の一般的なステップを教えてください。
  3. AIモデルの評価指標（例: 精度、F1スコア、Perplexity）の選び方について説明してください。
  4. トランスフォーマーモデル（例: BERT, GPT）の構造について、簡単に説明してください。
  5. PyTorchやTensorFlowでモデルを作成した経験はありますか？どちらに慣れていますか？

3. プロジェクト経験を深掘りする質問

  1. 以前のRAG（Retrieval-Augmented Generation）のプロジェクトで、データベースの選択基準は何でしたか？
  2. OpenAIのAPIを使用したプロジェクトでは、どのようにAPIキーの管理やセキュリティを確保しましたか？
  3. SlackをUIに使用した際、どのようにしてユーザーのフィードバックを取得しましたか？
  4. 営業支援ツールで課題となった部分と、それをどのように解決したかを教えてください。
  5. RAGを使ったプロジェクトで、リトリーバル部分をどのように設計しましたか？

4. データセット作成と管理に関する質問

  1. データセットの前処理で特に注意していることは何ですか？
  2. 欠損データの処理をどのように行いますか？
  3. データの分割（トレーニング、検証、テスト）において注意するポイントを教えてください。
  4. 大規模データセットを効率的に管理するためのツールや手法を教えてください。
  5. データアノテーションのプロセスに関与した経験はありますか？

5. モデルのトレーニングと最適化に関する質問

  1. トレーニング中の学習率のスケジュール（例: Warmup, Decay）について説明してください。
  2. 勾配消失や勾配爆発に対処した経験はありますか？どのような方法を採用しましたか？
  3. GPUの使用最適化（例: Mixed Precision, Data Parallelism）について話してください。
  4. モデルが過学習していると判断した場合、どのように対応しますか？
  5. トレーニングにかかるコストを削減するために工夫したことがありますか？

6. 評価と改善に関する質問

  1. モデルの精度を向上させるために、どのようなアプローチを試しましたか？
  2. テストケースの設計で特に意識する点は何ですか？
  3. モデルの性能が期待に達しない場合、原因を特定するためにどのように分析しますか？
  4. チームでモデルの結果を共有する際、どのようなツールやドキュメンテーションを使いますか？
  5. A/Bテストを実施した経験がありますか？その際に学んだことを教えてください。

これらの質問を通じて、応募者の技術力、実務経験、問題解決能力、そしてプロジェクトへの適応力を評価できます。具体的な回答をもとに、プロジェクトにどの程度適しているかを判断しましょう。

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