Roblox
シニア
ゲームエンジン、バックエンド、ML パイプラインにまたがるスケーラブルな NPC・デジタルプレイヤーシステムを構築する
このポジションは Roblox の Creator Service NPC チームに所属し、LLM、模倣学習、強化学習、ビヘイビアツリーを用いて、ゲーム内 NPC とデジタルプレイヤーのためのフルスタックシステムを構築します。分散バックエンドシステム設計の 5 年以上の経験、マイクロサービスとゲームエンジンの実務経験、そしてクライアント・エンジン・バックエンド・ML の各レイヤーを横断して動ける力が求められます。
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この面接で問われること
- クライアント、ゲームエンジン、バックエンドサービス、ML モデルにまたがるフルスタックシステム
- 高いスケーラビリティと信頼性を備えた分散バックエンドシステム設計(マイクロサービス)
- NPC/エージェントの挙動技術:LLM、模倣学習、強化学習、ビヘイビアツリー、ステートマシン
- ML のためのデータパイプライン、特徴量変換、アノテーションツール
- ゲームエンジン内/エンジン上での推論のセットアップ
- 長期的なアーキテクチャ思考と、プロダクト/デザインとの部門横断的な実行力
よくある質問の方向性
大規模に設計・リードした分散バックエンドシステムについて説明してください
NPC の挙動モデルの学習や評価を支えるデータパイプラインをどう構築するか
ゲームエンジンとの統合にハンズオンで取り組んだ経験について教えてください
ある NPC に対して、LLM ベース・模倣学習・ビヘイビアツリーのどのアプローチを採るかをどう判断するか
数年経っても有効であり続けた設計判断を説明してください
自分が担当するプロダクト領域で、クリエイター/コミュニティのフィードバックをどう集め、どう活かすか
経験者はこう語る
リアルな Senior 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。
Bloomberg シニアソフトウェアエンジニア面接体験談:5ラウンドを経てオファー獲得
あるシニアソフトウェアエンジニア候補者が、Bloombergのロンドンオフィスに同社の採用サイトから応募し、最初のスクリーニングの後、コーディング、システム設計、リクルーターとの会話、ハイアリングマネージャー面接をカバーする5回の独立したオンサイト面談を経て、最終的にオファーを承諾した。
面接時期: 2022年10月 · イギリス、ロンドン
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
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