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SWE4、Netflix Graph Search——スタジオ規模のバックエンド + 分散検索
スタジオ・制作向けツール全体の検索を支える Netflix 社内の Search-as-a-Service プラットフォーム(Graph Search)を構築・運用するポジションです。トランザクショナルなシステムからニアリアルタイムの検索インデックスへデータを流し込みます。担当範囲はバックエンド機能のオーナーシップ、分散検索クラスタのスケーリング、そしてチームが新たに手がけるチャット型の自然言語検索インターフェースにまで及びます。コアスタックは Java/Python、Spring Boot、GraphQL/gRPC、Kafka、OpenSearch/Elasticsearch、AWS Neptune、Cassandra、AWS です。
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この面接で問われること
- 大規模な Search-as-a-Service アーキテクチャとインデックストポロジー
- トランザクショナルストアから検索ストアへのニアリアルタイムなデータパイプライン
- Java/Spring Boot でのバックエンド機能のオーナーシップ
- 検索クラスタのシャーディング、スループット、データ整合性
- グラフデータモデリング(AWS Neptune)とドキュメント検索(OpenSearch/Elasticsearch)の使い分け
- 自然言語・RAG 型の新しい検索インターフェース
よくある質問の方向性
トランザクショナル DB から検索インデックスへのニアリアルタイムなインデクシングパイプラインを設計してください
コンテンツ間の関係性を扱う際、グラフデータベースと検索インデックスをどう使い分けるか
検索クラスタのシャーディングやスループットのボトルネックをデバッグ・最適化してください
Java でバックエンド機能をエンドツーエンドで担う場合のテストとデプロイの進め方
構造化検索を自然言語のチャットインターフェースへどう拡張するか
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