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GitLab
シニア
GitLabのData Insights Platformと従来型検索アーキテクチャを率いるEngineering Manager
GitLabで分散システムのプラットフォームチームを率いるポジションです。同チームは、GitLab.com、Dedicated、Self-Managed、Cellsの各デプロイメントにわたるセルフサービスレポーティングと検索を支える、取り込みからクエリまでのパイプライン(Siphon CDC、NATS/JetStream、ClickHouse、Query API)を構築しています。役割はハイブリッド型で、およそ半分がピープルマネジメント、残り半分が高スループットなイベントシステムのアーキテクチャを自ら担うハンズオン業務です。
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この面接で問われること
- 分散データパイプラインのアーキテクチャ(取り込み、バッファリング、エンリッチメント、ストレージ、クエリサービング)
- エンジニアリングマネジメント:採用、コーチング、ロードマップのオーナーシップ、デリバリーの説明責任
- 複数デプロイメントモデル間のトレードオフ(SaaS/Dedicated/Self-Managed/Cells)
- サービス境界とチーム横断のAPIオーナーシップ(プラットフォームチーム vs フィーチャーチーム)
- 運用の成熟度:オブザーバビリティ、キャパシティプランニング、インシデントへの備え
- AIを活用したチーム生産性の向上
よくある質問の方向性
ハンズオンのアーキテクチャ業務とピープルマネジメントを両立させた経験を教えてください
大規模なCDCベースの取り込みパイプラインにバックプレッシャー処理をどう組み込みますか?
プラットフォームチームと利用側のプロダクトチームの間で、オーナーシップの境界線をどこに引くかをどう判断しますか?
同じデータ機能をGitLab.com、Dedicated、Self-Managedの各デプロイメントでどうサポートするか説明してください
チームの開発や運用のやり方をAIでどう変えてきましたか?
対応を主導した本番環境の信頼性インシデントについて説明してください
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