Notion
ミドル
検索・オートメーション・Notion AIを支える、NotionのData Product Platformチームのフルスタックプラットフォームエンジニア
NotionのData Product Platformチームは、検索、オートメーション、通知、ワークスペース分析、Notion AIといったプロダクト機能を下支えする、イベントベースかつデータ駆動のシステムを構築・運用しています。この対策では、インフラからプロダクトコードまでのスタック横断オーナーシップ、メトリクス/トレース/ログを使うデータドリブンな仕事の進め方、他のエンジニアリングチーム向けの使いやすい開発者ツール・エージェントツールの構築に焦点を当てます——いずれもJDに明記された職責に直接基づく内容です。
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この面接で問われること
- フルスタックのオーナーシップ：インフラ、ライブラリ、プロダクトコード
- メトリクス、トレース、ログ、実験を使ったデータドリブンな原因診断
- 他のエンジニア向けの使いやすい開発者/エージェントツールとAPIの設計
- 本番システムを影響を最小限に抑えて運用する力
- 作り込み・スピード・ビジネスインパクトの間での実践的なトレードオフ
よくある質問の方向性
プロダクトの表面からインフラやデータフローまで掘り下げて追跡したバグや要件について説明してください
修正を作り込む前に、メトリクス/トレース/ログを使って仮説をどう検証しますか
他のエンジニアが誤用しにくいように設計したAPIや社内ツールについて教えてください
クリティカルな本番システムを、ユーザーへの影響を最小限に抑えながらどう安全に進化させてきましたか
ビジネスインパクトを理由に、よりエレガントな解ではなく実践的な解を優先した例を挙げてください
データ量が一桁増える成長に対して、イベントベースのプラットフォームをどうスケールさせますか
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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