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GitLab
シニア
GitLab のコア DevOps 領域における AI のサブジェクトマターエキスパートとして、AI 主導の SDLC 変革について顧客と社内チームに助言する
GitLab は、コア DevOps 領域の AI サブジェクトマターエキスパートを務める Senior Solutions Architect を募集しています。顧客やプロダクト連携チームとともに、AI ユースケースを実際のソフトウェアデリバリー課題に対応づけ、モノリス vs マイクロサービス、モノレポ vs ポリレポといったアーキテクチャのトレードオフを説得力をもって語れることが求められます。この面接では、DevOps/CI-CD における深い実践的な信頼性と、フルリモート・非同期・顧客対応の役割で『manager of one』として動ける力が試されます。
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この面接で問われること
- AI 支援によるソフトウェアデリバリーの実践的な試行と自分なりの見解
- CI/CD とクラウドネイティブ/プラットフォームエンジニアリングの基礎
- アーキテクチャのトレードオフに関する思考:モノリス vs マイクロサービス、モノレポ vs ポリレポ、Kubernetes
- 顧客向けの技術アドバイザリーと、曖昧な要望を具体的な提案に変換する力
- リモート・非同期のグローバルチームで自律的に働くこと(『manager of one』)
- 変化の速い AI/DevOps トレンドを追い続け、信頼性を保つこと
よくある質問の方向性
自分で試した AI 支援の開発・デリバリーワークフローについて教えてください——何がうまくいき、何がうまくいきませんでしたか?
モノレポ vs ポリレポ(またはモノリス vs マイクロサービス)を両方の立場から論じてください——AI 支援開発はその判断をどう変えますか?
エンドツーエンドで設計した CI/CD パイプラインや自動化プロジェクトについて説明してください
曖昧な AI ユースケースを具体的な技術提案へ落とし込んだ、顧客やステークホルダーとの対話の経験を教えてください
変化の速い AI/DevOps の動向をどうキャッチアップし、実践的なガイダンスに落とし込んでいますか?
リモート・非同期・複数タイムゾーンのチームで、最小限の監督のもとプロジェクトを推進した例を挙げてください
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