Brex
シニア
Brex の Senior Data Platform Engineer——非同期・マルチソースアーキテクチャで金融プロダクトを支えるデータインフラを担う
本ポジションは Brex の Data Enablement Platform チームに所属します。同チームは、多数の非同期サービスや業務システムからデータを収集し、データに裏打ちされたプロダクトとしてプロダクトチームに届けるシステム群を所管しています。JD ではデータインフラ／プラットフォーム領域での 5 年以上の経験、Kotlin もしくは Kotlin に近い言語（Python が明記）への習熟、Snowflake・Flink・Airflow・dbt・CDC・Kafka といったツールの実務経験が求められます。勤務形態はハイブリッド（Seattle オフィスに月・水・金出社）と明記されており、データプラットフォームのオーナーシップと、プロダクト・データサイエンス・アナリティクス各チームとの部門横断的な協働を兼ねる役割です。
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この面接で問われること
- データプラットフォームとインフラのオーナーシップ：ウェアハウジング、ストリーミング、オーケストレーション、オブザーバビリティ、ガバナンス
- 本番スケールでのストリーミング・CDC システム（Kafka、Flink）
- データオーケストレーションと変換ツール（Airflow、dbt、Snowflake）
- バックエンド・データインフラ開発における Kotlin／Python の習熟
- プロダクト・データサイエンス・アナリティクスの各チームと連携した、データに裏打ちされたプロダクトの提供
- 運用面のオーナーシップ：on-call、信頼性、データアーキテクチャの継続的改善
よくある質問の方向性
多数の非同期かつ異種のソースシステムから確実にデータを取り込むパイプラインを設計してください
Kafka や Flink で構築したストリーミングまたは CDC システムについて、障害対応も含めて説明してください
dbt／Airflow のオーケストレーションで解決した課題と、そのアプローチを選んだ理由を順を追って説明してください
プロダクトチームのデータニーズを再利用可能なプラットフォーム機能へ落とし込んだ経験を教えてください
多くのチームが同じデータを利用する場合、データアクセスとガバナンスにどう取り組みますか
データプラットフォームでの on-call インシデントと、その後に変えたことを教えてください
経験者はこう語る
リアルな Senior Software 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。
Bloomberg シニアソフトウェアエンジニア面接体験談:5ラウンドを経てオファー獲得
あるシニアソフトウェアエンジニア候補者が、Bloombergのロンドンオフィスに同社の採用サイトから応募し、最初のスクリーニングの後、コーディング、システム設計、リクルーターとの会話、ハイアリングマネージャー面接をカバーする5回の独立したオンサイト面談を経て、最終的にオファーを承諾した。
面接時期: 2022年10月 · イギリス、ロンドン
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
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