Notion
ミドル
NotionのAI Product Engineer——チームの定型ワークフローを自動化するLLM搭載のCustom Agentsを開発
このポジションでは、タスクの起票、レポート作成、ナレッジベースへの質問対応といった定型ワークフローを自動化する、NotionのCustom Agentsを支えるAI機能を開発します。「AI Product Engineer」と位置付けられており、LLMやembeddingsを使ったプロトタイピング、非同期ワークフローの大規模なプロダクション化、AI・Infrastructure・Productの各チームとの部門横断コラボレーションが重視されます。JDのコア要件には明確な経験年数の下限は示されていませんが、歓迎要件で10年以上に触れられているため、実質的にはミドルレベルの水準で、力のあるジェネラリストにも十分チャンスのある募集と読めます。
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この面接で問われること
- LLM、embeddingsをはじめとするML技術を使ったAIプロダクト機能の開発
- 非同期ワークフローのプロダクション化とスケーリング
- UIからデータモデルまで一気通貫のシステムデザイン（Postgres/MySQLなどのリレーショナルデータベース）
- 曖昧な問題をクリーンでリリース可能なソリューションに分解する力
- AI・Infrastructure・Productチームとの部門横断コラボレーション
- 多様な相手に技術的な意思決定を明確に伝えるコミュニケーション
よくある質問の方向性
LLMやembeddingsを使い、プロトタイプからプロダクションまでエンドツーエンドで作り上げたAI機能について説明してください
簡易プロトタイプとして始まった非同期ワークフローをどのようにスケールさせましたか
本当に曖昧な問題を具体的な計画に落とし込んだ経験を教えてください
エンジニア以外のステークホルダーに技術的な意思決定を分かりやすく説明した経験を教えてください
AI機能がユーザーに与える実社会での影響を、良い面も悪い面も含めてどう考えますか
技術的アプローチをめぐってチームメイトと意見が対立した経験と、その解決方法を教えてください
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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