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バンクーバーの Netflix Animation Studios で制作システムを開発する Java フルスタックエンジニア
Netflix Animation Studios の Production Engineering チームに所属する、Java 中心のフルスタックポジションです。デジタルアセット管理、制作進行トラッキング、レンダリング向けタスクスケジューリング、分散データ同期といった、スタジオのアニメーション映画制作パイプラインを動かすシステムを開発します。CS の学士号と 5 年以上の商用 Java 開発経験が求められる、バンクーバー拠点のハイブリッド勤務です。
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この面接で問われること
- 商用 Java 開発(5 年以上)とスケーラブルな分散ソフトウェアシステム
- 多層アーキテクチャにおけるリレーショナルデータベース設計とデータモデリング(Postgres、AWS Aurora)
- デジタルアセット管理・制作進行トラッキング・レンダリングのタスクスケジューリングツールの開発
- 社内外のクライアントと直接連携し、アート制作やマネジメント業務のワークフロー要件を収集
- 本番システムの自動化・監視・トラブルシューティングと運用課題の解決
- API 設計(gRPC/GraphQL)とメッセージング/イベントシステム(Kafka、ActiveMQ、SQS)はプラス評価
よくある質問の方向性
Java で構築した、または大きく貢献した分散システムについて、その規模とどこが壊れたかを教えてください
多数の同時実行かつリソース集約的なジョブを処理するレンダリングパイプライン向けのタスクスケジューリングシステムをどう設計しますか
エンジニア以外のステークホルダーから要件をヒアリングし、リリース可能な機能に落とし込んだ経験を教えてください
分散アプリケーションで発生した本番インシデントのデバッグと解決のプロセスを順を追って説明してください
制作進行トラッキングやデジタルアセット管理のようなシステムのデータモデリングにどう取り組みますか
REST・GraphQL・gRPC といった API 設計の選択肢について、それぞれをどんな場面で選ぶか、ご自身の経験を教えてください
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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