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シニア
Netflix の ML・Data Science・Animation 領域で使われる社内 Python『Paved Path』プラットフォームのオーナー
Netflix の Python 向け社内アプリケーション開発プラットフォームを構築し、単なるサポート対象言語という位置づけから、Machine Learning・Data Science・Animation の各領域で使われるフルマネージドで方針の明確な『Paved Path』へと進化させるポジションです。Python 内部の深い知識(実行モデル、依存関係解決、パッケージング)、バッチ/ストリーミング/Web の各コンテキストで使われるライブラリの開発、FastAPI/Flask などのフレームワークの専門性に加え、数千リポジトリにまたがる大規模な自動リファクタリングの実行力が求められます。アプリケーションの機能開発ではなく、シニアレベルのプラットフォームエンジニアリング IC ポジションです。
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無料 · この職種に合わせて調整されたライブ音声模擬面接
この面接で問われること
- Python 内部への深い理解:実行モデル、依存関係解決、パッケージング
- 複数環境(バッチ、ストリーミング、学習、Web)で動くライブラリの開発
- Python Web フレームワーク(FastAPI、Flask)の専門性
- 多数のリポジトリにまたがる大規模かつ安全な自動リファクタリング
- 開発者体験を起点としたプラットフォーム設計(『paved path』)
- プラットフォームワークフローへの GenAI ツールの見極めを伴う適用
よくある質問の方向性
Python の実行モデルを説明し、スケール環境で解決した依存関係解決の問題について語ってください
バッチ・ストリーミング・Web の各コンテキストで動かす必要があった自作 Python ライブラリについて教えてください
FastAPI または Flask を用いて下したアーキテクチャ上の意思決定を説明してください
数千リポジトリにまたがる大規模かつ安全なコードリファクタリングをどう実行したか?
エンジニアの実際のニーズから逆算して開発者プラットフォームを設計した経験について
新しいベストプラクティスの採用と、保守的でリスクを意識したプラットフォーム変更のバランスをどう取るか?
GenAI ツールを見極めながら適用し、エンジニアリングワークフローを改善した経験は?
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