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AIエージェントがGitLabのソフトウェアデリバリーライフサイクル全体で動けるようにするバックエンドを構築する

GitLabの新設Agent Toolsチームは、AIエージェントがコード生成にとどまらずソフトウェアデリバリーライフサイクル全体とやり取りできるようにするシステム(GitLabのMCPサーバーを含む)を構築しています。このIntermediate Backend Engineer職では、GitLabのモノリス全体でRuby on Railsを使って開発し、GitLabのコアプラットフォームとAI戦略が交差する領域でGraphQL/REST APIをリリースします。

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この面接で問われること

  • 大規模で成熟したモノリスでのRuby on Railsバックエンド開発
  • スケーラビリティと後方互換性を考慮したREST/GraphQL API設計
  • AIエージェントがプラットフォームとやり取りするためのインターフェース(MCPサーバーなど)の構築
  • 変化の速い機能領域における自動テストの規律(RSpec)
  • 本番環境のトラブルシューティングとTier 2 on-callのオーナーシップ
  • 自身のエンジニアリングワークフローでのAIツールの実践的な日常活用

よくある質問の方向性

バックグラウンドジョブやデータモデルが絡むRails機能の開発経験を説明してください

人間のクライアントだけでなくAIエージェントから呼ばれる前提のAPIコントラクトをどう設計しますか

トリアージから根本原因の特定まで対応した本番インシデントを教えてください

日々のエンジニアリング業務でAIツールをどう使っていますか

高速に反復開発する機能でのテストカバレッジ(RSpec)への取り組み方を説明してください

タイムゾーンをまたいだ非同期コラボレーションをどう効果的に進めますか

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