Affirm
ミドル
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
経験者はこう語る
リアルな Software Engineer II 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
Affirm Software Engineer の面接一覧
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