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AIエンジニアとして技術面接で想定される質問と回答

2025/03/05に公開
AI
東大
中野哲平
慶應
tech

1. PythonのWebフレームワーク（FastAPI、Flaskなど）を用いた開発経験について教えてください。

回答:
過去のプロジェクトでFastAPIとFlaskを使用し、APIを開発しました。FastAPIでは非同期処理を活かした高速なAPIを実装し、FlaskではRESTful APIを構築しました。特に、認証機能の実装や、OpenAPIドキュメントの自動生成を活用しました。

2. クラウドサービス（AWS、Azureなど）を用いた開発経験について具体的に教えてください。

回答:
AWSではS3、Lambda、SageMakerを活用し、機械学習モデルのデプロイと推論を行いました。AzureではCognitive Servicesを利用し、文書解析を行うAPIを開発した経験があります。

3. CI/CD（CircleCI、GitHub Actionsなど）を用いた開発経験について詳しく説明してください。

回答:
GitHub Actionsを用いて、自動テストとデプロイのワークフローを構築しました。ユニットテストの実行、コンテナビルド、デプロイを自動化し、開発の効率化を図りました。

4. データベースの設計経験について教えてください。

回答:
PostgreSQLやMongoDBを使用して、スケーラブルなデータベース設計を行いました。正規化を適用しつつ、クエリの最適化も考慮しました。特に、検索最適化のためにインデックスを適切に設定しました。

5. ディープラーニングを含む複雑なモデル実装の経験を教えてください。

回答:
Hugging FaceのTransformersライブラリを用いて、自然言語処理モデル（BERTやGPT）をファインチューニングしました。また、PyTorchを用いた画像認識モデルの構築経験もあります。

6. クラウドプラットフォームやコンテナ技術の活用経験について教えてください。

回答:
DockerとKubernetesを使用し、機械学習モデルのコンテナ化とスケーリングを行いました。AWS Fargateを活用してサーバーレスな環境で推論を実施しました。

7. Gitを用いたチーム開発経験について具体的に説明してください。

回答:
GitHubのブランチ戦略（Git Flow）を採用し、コードレビューのプロセスを確立しました。Pull Requestを活用し、コードの品質を向上させる仕組みを導入しました。

8. 生成AIや大規模言語モデルのAPI実装についての経験はありますか？

回答:
OpenAIのAPIやHugging Faceのモデルを利用して、文章生成や要約機能を実装しました。APIの最適化として、トークン数の制限やレスポンス時間の短縮に取り組みました。

9. SRE活動（Site Reliability Engineering）に関する経験を教えてください。

回答:
システムの可用性向上のために、監視ツール（Prometheus, Grafana）を導入し、アラート設定を行いました。また、ログ分析にELKスタックを利用しました。

10. モデルの性能評価をどのように行っていますか？

回答:
精度、再現率、F1スコアなどの指標を用いて評価します。また、A/Bテストを実施し、実際のユーザーデータを用いた評価も行いました。

11. 機械学習アルゴリズムの最適化についてどのような経験がありますか？

回答:
ハイパーパラメータチューニングを行い、Grid SearchやBayesian Optimizationを用いて最適化しました。また、蒸留モデルを使用して計算コストを削減しました。

12. スケーラブルな機械学習モデルの開発経験について教えてください。

回答:
データパイプラインの最適化や、分散学習（Horovod, Dask）を活用し、大規模データセットでもスケーラブルに学習可能なモデルを構築しました。

13. データパイプラインの運用自動化についての経験はありますか？

回答:
Apache Airflowを使用して、データの取得・前処理・モデル学習・評価のパイプラインを構築し、運用の自動化を実現しました。

14. モデルのデプロイにおいて注意すべき点は何ですか？

回答:
スケーラビリティ、レスポンス速度、負荷分散、セキュリティ（APIキー管理、リクエスト制限）を考慮し、運用可能な形に整える必要があります。

15. 過去のプロジェクトで最も技術的に困難だった課題とその解決方法を教えてください。

回答:
自然言語処理モデルの推論時間が遅かったため、ONNX形式への変換とTensorRTを用いた最適化を行い、推論速度を3倍向上させました。

面接前にこれらの回答を準備し、自身の経験と絡めて話せるようにしておきましょう。

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