Figma
シニア
FigmaのすべてのAI機能を支えるエージェントインフラとプラットフォームプリミティブを構築する
FigmaのAI Platformチームは、他のAIプロダクトチームが土台にする共通フレームワーク — エージェントインフラ、エージェント型検索/コンテキスト取得、Figma MCPサーバー、Figma Make向けのプレビュー/公開プラットフォーム — を構築しています。SWE経験5年以上、AI/検索/開発者プラットフォーム領域で3年以上を求めるシニアのインフラ/プラットフォームロールで、強いシステム設計力とチーム横断の技術リーダーシップが求められます。
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この面接で問われること
- エージェントインフラ:AIコーディングエージェント向けのサンドボックス、ハーネス、ツール
- LLM活用機能のためのエージェント型検索、コンテキスト取得、ランキング
- 他チームが採用するコントラクトを備えたプラットフォームAPI/プリミティブの設計
- AI生成コードのためのプレビュー・公開プラットフォーム(Figma Make)
- スケーラブルで信頼性・パフォーマンスに優れたAIインフラのシステム設計
- チーム横断の技術戦略とメンタリング
よくある質問の方向性
AIコーディングエージェントに関連コンテキストを取得させるエージェント型検索システムを設計してください。
他チームに採用されたプラットフォームAPIやプリミティブについて教えてください。そのコントラクトが機能した理由は何ですか?
複数のサービスにまたがる本番障害をデバッグした過程を説明してください。
AIが生成したデザインやコードの品質を測る評価フレームワークをどう構築しますか?
複数チームにまたがる技術的方向性を定め、その意思決定をどう文書化したか話してください。
信頼できないエージェント生成コードを実行するサンドボックス環境の設計で、どんなトレードオフを取りますか?
経験者はこう語る
リアルな 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。
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
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