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本番システム向けにAffirmのAI支援型リライアビリティ・コマンドセンターを構築する

Affirmで次世代リライアビリティプラットフォーム——一元化されたコマンドセンターに加え、インシデントのトリアージと根本原因調査を担うAIエージェント——を構築する、手を動かすバックエンドエンジニアのポジションです。PythonによるAPI・データシステム設計、AIツールを使った高速な反復開発(いわゆる「vibe coding」)、そしてLLMによる自動化のどこにガードレールが必要かについての質問を想定しておきましょう。

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この面接で問われること

  • データ集約型アプリ・APIのためのPythonバックエンドアーキテクチャ
  • 高い品質基準を保ったAI支援開発ワークフロー(Cursor/Claude/Copilot)
  • ガードレール・出典表示を備えたインシデントトリアージ・根本原因調査用AIエージェントの設計
  • エンドツーエンドのオーナーシップ:要件定義からロールアウト、改善まで
  • プロダクト、インフラ、データ、SREとのチーム横断コラボレーション
  • リライアビリティプラットフォーム/オブザーバビリティツールの設計

よくある質問の方向性

各サービスのヘルスシグナルを集約する一元的なリライアビリティダッシュボードの設計

誤った根本原因を提示しないインシデントトリアージ支援AIエージェントの構築方法

AIコーディングツールを使って機能を素早くプロトタイピングしリリースするワークフローの説明

LLMを活用した自動化機能にガードレールと出典表示をどう組み込むか

SREチームの曖昧な信頼性の課題をソリューションのリリースまで導いた経験

エンジニアがインシデント・デバッグデータを探索するための堅牢なAPIの設計

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