機械学習職位面接準備資料

📢 1分間ふんかん自己じこ紹介しょうかい（口頭こうとう発表はっぴょう用よう）

初めまして、盛偉と申しもうします。私わたしは8年ねん以上いじょうのソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつ経験けいけんがあり、特にとくに機械きかい学習がくしゅう分野ぶんやでは4年ねん以上いじょうの実務じつむ経験けいけんを持ってもっております。

Pythonでの開発かいはつは8年間ねんかん行っておこなっており、MonotaRO在職ざいしょく時じにはGoogle Cloud PlatformとKubernetesを使ったつかった機械きかい学習がくしゅうプラットフォームの構築こうちくを主導しゅどうしました。JupyterLabの拡張かくちょうからBigQueryとの連携れんけいまで、データでーたサイエンティストが実験じっけんから本番ほんばん環境かんきょうまで一貫いっかんして利用りようできるMLパイプぱいぷラインらいんを設計せっけい・構築こうちくした経験けいけんがあります。

直近ちょっきんでは、LLMを活用かつようした監視かんし自動じどう化かシステムしすてむでプロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーを担当たんとうし、LangChainやRAG構成こうせいを用いたもちいたインテリジェントなシステムしすてむを開発かいはついたしました。また、強化きょうか学習がくしゅうや最適さいてき化かアルゴリズムあるごりずむを使ったつかったAGVの協調きょうちょう制御せいぎょシステムしすてむも手がけててがけており、理論りろんと実装じっそうの両面りょうめんで経験けいけんを積んでつんでおります。

フルふるリモート環境かんきょうでの開発かいはつにも慣れてなれており、チームちーむ連携れんけいや品質ひんしつ管理かんりも得意とくいとしております。十じゅう月がつ一日ついたちから貢献こうけんできる準備じゅんびが整ってととのっておりますので、どうぞよろしくお願いねがいいたします。

❓ 想定そうてい質問しつもんと回答かいとう

Q1: Pythonでの機械きかい学習がくしゅう経験けいけんについて具体ぐたい的にてきに教えておしえてください

A: 私わたしのPython機械きかい学習がくしゅう経験けいけんは主におもに三みっつの領域りょういきに分かれわかれます。まず、MonotaRO時代じだいにはscikit-learnやTensorFlowを用いたもちいた予測よそくモデルもでるの構築こうちくを2年間ねんかん担当たんとうしました。特にとくに、顧客こきゃく行動こうどう予測よそくやレコメンデーションシステムしすてむの開発かいはつに従事じゅうじし、A/Bテストてすとを通じてつうじてモデルもでるの効果こうかを検証けんしょうしました。次につぎに、画像がぞう処理しょり分野ぶんやでは、OpenCVとPyTorchを使ったつかった画像がぞう認識にんしきシステムしすてむを開発かいはつし、Cannyエッジ検出けんしゅつなどのアルゴリズムあるごりずむを実装じっそうしました。最近さいきんでは、LangChainとTransformersライブラリらいぶらりを活用かつようしてLLMベースべーすのシステムしすてむを構築こうちくしており、RAG構成こうせいやベクトル検索けんさくの実装じっそう経験けいけんもあります。

Q2: 機械きかい学習がくしゅうパイプぱいぷラインらいんの構築こうちく経験けいけんについて詳しくくわしく聞かきかせてください

A: MonotaROでGKE上うえに構築こうちくした機械きかい学習がくしゅうプラットフォームが代表だいひょう例れいです。データでーたの前まえ処理しょりからモデルもでる訓練くんれん、評価ひょうか、デプロイまでの全ぜん工程こうていを自動じどう化かするパイプぱいぷラインらいんを設計せっけいしました。具体ぐたい的にてきには、BigQueryからのデータでーた抽出ちゅうしゅつ、Pandas・NumPyでの前まえ処理しょり、JupyterLabでの実験じっけん環境かんきょう、Kubernetesでのモデルもでる訓練くんれんジョブの分散ぶんさん実行じっこう、そして本番ほんばん環境かんきょうへの自動じどうデプロイまでを一いち元げん管理かんりしました。CI/CDパイプぱいぷラインらいんも構築こうちくし、モデルもでるのバージョンばーじょん管理かんりとA/Bテストてすとの自動じどう化かも実現じつげんしました。この結果けっか、データでーたサイエンティストの実験じっけんから本番ほんばん化かまでの時間じかんを30%短縮たんしゅくできました。

Q3: 強化きょうか学習がくしゅうや最適さいてき化かの経験けいけんはありますか？

A: はい、複数ふくすうのプロジェクトぷろじぇくとで経験けいけんがあります。SynXでのAGVフロアふろあ間かんタスク調整ちょうせいシステムしすてむでは、複数ふくすうのロボットろぼっと間かんの協調きょうちょう制御せいぎょにマルチまるちエージェント強化きょうか学習がくしゅうのアプローチあぷろーちを採用さいようしました。Q-learningベースべーすのアルゴリズムあるごりずむを実装じっそうし、搬送はんそう効率こうりつの最適さいてき化かを図りはかりました。また、数理すうり最適さいてき化かでは、制約せいやく付きつき最適さいてき化か問題もんだいを解くとくためにSciPyの最適さいてき化かライブラリらいぶらりを活用かつようし、遺伝いでん的てきアルゴリズムあるごりずむやシミュレーテッドアニーリングなどのメタヒューリスティクス手法しゅほうも試行しこうしました。これらの経験けいけんにより、理論りろん的なてきな背景はいけいと実装じっそうの両面りょうめんでスキルすきるを身みにつけています。

Q4: フルふるリモートでの開発かいはつ経験けいけんについて教えておしえてください

A: 8年間ねんかんの日本にほんでの開発かいはつ経験けいけんの中なかで、特にとくにコロナころな以降いこうはフルふるリモート環境かんきょうでの開発かいはつが中心ちゅうしんでした。GitHubを使ったつかったコードこーど管理かんり、Slack・Teamsでのコミュニケーションこみゅにけーしょん、Zoomでの定期ていき的なてきなスタンドすたんどアップあっぷミーティングみーてぃんぐなど、リモート開発かいはつに必要なひつようなツールつーるは全てすべて習熟しゅうじゅくしております。また、プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとしても、リモート環境かんきょうでのチームちーむ管理かんりやタスクの進捗しんちょく管理かんりを経験けいけんしており、非ひ同期どうきでのコミュニケーションこみゅにけーしょんや文書ぶんしょ化かによる情報じょうほう共有きょうゆうも得意とくいとしております。

Q5: 今後こんごどのような技術ぎじゅつに興味きょうみがありますか？

A: 特にとくに生成きなりAIとProcedural Content Generationに強いつよい関心かんしんがあります。現在げんざいのLLM経験けいけんを活かしいかしつつ、マルチモーダルな生成せいせいモデルもでるやGANを使ったつかったコンテンツこんてんつ自動じどう生成せいせいに挑戦ちょうせんしたいと考えてかんがえています。また、強化きょうか学習がくしゅうとゲームげーむ開発かいはつの融合ゆうごうにも興味きょうみがあり、NPCの行動こうどう学習がくしゅうやゲームげーむバランスばらんすの自動じどう調整ちょうせいなどの分野ぶんやで貢献こうけんしたいと思いおもいます。さらに、MLOpsの分野ぶんやでは、Kubeflowやflow等とうの最新さいしんツールつーるを学びまなび、よりスケーラブルで運用うんようしやすいMLパイプぱいぷラインらいんの構築こうちくスキルすきるを向上こうじょうさせたいと考えてかんがえております。

🙋‍♂️ こちらからの質問しつもん

技術ぎじゅつ・開発かいはつ環境かんきょうについて

Q: 現在げんざい使用しようされている機械きかい学習がくしゅう技術ぎじゅつスタックを教えておしえてください
意図いと：技術ぎじゅつ的なてきな適合てきごう性せいと学習がくしゅうすべき技術ぎじゅつの確認かくにん

Q: 開発かいはつチームちーむの規模きぼと、機械きかい学習がくしゅうエンジニアえんじにあの役割やくわり分担ぶんたんはどのようになっていますか？
意図いと：チームちーむ構成こうせいと自分じぶんの位置づけいちづけの理解りかい

Q: モデルもでるの本番ほんばん運用うんようにおいて、どのような監視かんし・運用うんよう体制たいせいを取らとられていますか？
意図いと：MLOpsへの取り組みとりくみ状況じょうきょう確認かくにん

プロジェクトぷろじぇくと・業務ぎょうむ内容ないようについて

Q: 入社にゅうしゃ後ご、最初にさいしょに担当たんとうする可能かのう性せいが高いたかいプロジェクトぷろじぇくとはどのような内容ないようでしょうか？
意図いと：具体ぐたい的なてきな業務ぎょうむイメージいめーじの把握はあく

Q: ゲームげーむやアプリあぷりサービスさーびすの開発かいはつにおいて、機械きかい学習がくしゅうはどのような場面ばめんで活用かつようされていますか？
意図いと：ビジネスびじねすへの機械きかい学習がくしゅうの適用てきよう方法ほうほう理解りかい

Q: 研究けんきゅう開発かいはつ的なてきな要素ようそと実装じっそう業務ぎょうむの比率ひりつはどの程度ていどでしょうか？
意図いと：業務ぎょうむの性質せいしつと期待きたい値ちの確認かくにん

成長せいちょう・キャリアきゃりあについて

Q: 機械きかい学習がくしゅうエンジニアえんじにあのスキルすきるアップあっぷ支援しえん制度せいどはありますか？
意図いと：継続けいぞく的なてきな学習がくしゅう環境かんきょうの確認かくにん

Q: 学会がっかい発表はっぴょうや技術ぎじゅつブログぶろぐでの情報じょうほう発信はっしんは推奨すいしょうされていますか？
意図いと：技術ぎじゅつ者しゃとしての成長せいちょう機会きかい確認かくにん

Q: 将来しょうらい的にてきに、機械きかい学習がくしゅうチームちーむのリーダーりーだーやアーキテクトへのキャリアきゃりあパスぱすはありますか？
意図いと：長期ちょうき的なてきなキャリアきゃりあ展望てんぼうの確認かくにん

働きはたらき方かた・環境かんきょうについて

Q: フルふるリモート環境かんきょうでのチームちーむ連携れんけいやコミュニケーションこみゅにけーしょんの工夫くふうがあれば教えておしえてください
意図いと：リモートワークの実態じったい確認かくにん

Q: GPU等とうの計算けいさんリソースの利用りよう環境かんきょうはどのようになっていますか？
意図いと：開発かいはつ環境かんきょうの充実じゅうじつ度ど確認かくにん

Q: コードレビューやペアぺあプログラミングぷろぐらみんぐなどの品質ひんしつ管理かんり体制たいせいについて教えておしえてください
意図いと：開発かいはつプロセスぷろせすの質しつ確認かくにん

1分間ふんかん自己じこ紹介しょうかい

案件のご紹介をいただき、ありがとうございます。盛偉と申しもうします。私わたしは8年ねん以上いじょうのソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつ経験けいけんを持ちもち、特にとくにPythonでの高度なこうどな開発かいはつに従事じゅうじしてまいりました。MonotaROでは6年ねん半はんにわたり、Google Cloud PlatformとAWSを活用かつようしたビッグデータでーた処理しょりシステムしすてむの設計せっけい・開発かいはつを担当たんとうし、BigQueryやKinesisを使用しようした大だい規模きぼデータでーたパイプぱいぷラインらいんの構築こうちくを手がけてがけました。また、FlaskやDjangoなどのMVCフレームワークを用いたもちいたWebアプリケーションあぷりけーしょん開発かいはつの豊富なほうふな経験けいけんがあります。直近ちょっきんのSynXでは、機械きかい学習がくしゅう基盤きばんやLLMを活用かつようしたシステムしすてむ開発かいはつのプロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーを務めつとめ、アジャイル開発かいはつ手法しゅほうでチームちーむを統括とうかつしました。Docker、Kubernetesを使ったつかったコンテナこんてな化かやCI/CDパイプぱいぷラインらいんの構築こうちくなど、DevOpsの実務じつむ経験けいけんも豊富ですほうふです。AWS上じょうでのシステムしすてむ設計せっけいから運用うんようまで一貫いっかんして対応たいおうできます。御おん社しゃでもこれまでの経験けいけんを活かしいかし、スケーラブルなシステムしすてむ開発かいはつに貢献こうけんしたいと考えてかんがえております。よろしくお願いねがいいたします。

想定そうてい質問しつもんと回答かいとう

Q: Scalaの経験けいけんはありますか？
A: Scalaの直接ちょくせつ的なてきな実務じつむ経験けいけんは限定げんてい的ですてきですが、JVMベースべーすの言語げんごであるJavaでの開発かいはつ経験けいけんがあり、関数かんすう型かたプログラミングぷろぐらみんぐの概念がいねんについても理解りかいしております。また、Sparkを使用しようしたビッグデータでーた処理しょりにおいて、Scalaで書かかかれたコードこーどの読解どっかいや修正しゅうせいを行ったおこなった経験けいけんがあります。入社にゅうしゃ後ごは積極せっきょく的にてきにScalaのスキルすきるアップあっぷを図りはかり、早期そうきにプロジェクトぷろじぇくとで活用かつようできるよう努めつとめます。

Q: Spark/Hadoopの具体ぐたい的なてきな経験けいけんを教えておしえてください
A: MonotaROでのデータでーたパイプぱいぷラインらいん構築こうちくにおいて、大だい規模きぼログろぐデータでーたの処理しょりでSparkを活用かつようしました。特にとくに、fluentd、Kinesis、Lambdaと組み合わせたくみあわせたストリーム処理しょり基盤きばんを構築こうちくし、BigQueryでの分析ぶんせき用ようデータでーたの前まえ処理しょりを担当たんとうしました。また、機械きかい学習がくしゅうプラットフォームの構築こうちくでは、Sparkを使用しようしたデータでーた前まえ処理しょりパイプぱいぷラインらいんの設計せっけい・実装じっそうを行いおこない、ML訓練くんれん用ようのデータでーたセットせっと生成せいせいを自動じどう化かしました。

Q: DevOpsの経験けいけんについて具体ぐたい的にてきに教えておしえてください
A: Docker、Kubernetesを使用しようしたコンテナこんてな化かとオーケストレーションの経験けいけんがあります。GKE上じょうでの機械きかい学習がくしゅうプラットフォーム構築こうちくでは、JupyterLabのコンテナこんてな化かと自動じどうスケーリング設定せっていを行いおこないました。また、GitHubActionsやTerraformを使用しようしたCI/CDパイプぱいぷラインらいんの構築こうちく、インフラいんふらの自動じどう化かも実装じっそうしており、開発かいはつから本番ほんばんデプロイまでの全ぜん工程こうていを自動じどう化かした経験けいけんがあります。

Q: アジャイル開発かいはつでのプロジェクトぷろじぇくと管理かんり経験けいけんは？
A: 直近ちょっきんのSynXでのプロジェクトぷろじぇくとでは、2週間しゅうかんスプリントすぷりんとのスクラムすくらむ開発かいはつを採用さいようし、プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとしてデイリーでいりースタンドすたんどアップあっぷやスプリントすぷりんとプランニングを主導しゅどうしました。特にとくに、LLMという新しん技術ぎじゅつを既存きそんシステムしすてむに統合とうごうする際さいのリスクりすく管理かんりにおいて、段階だんかい的なてきな実装じっそうとイテレーティブな検証けんしょうを重視じゅうしし、プロダクトオーナーおーなーと緊密にきんみつに連携れんけいしながらプロジェクトぷろじぇくとを成功せいこうに導きみちびきました。

Q: 大手おおて町ちょうでの勤務きんむについて問題もんだいありませんか？
A: 問題もんだいございません。現在げんざい千葉ちば市しに住んですんでおり、大手おおて町ちょうまでは総武そうぶ線せんで通勤つうきん可能ですかのうです。また、リモートワークとのハイブリッド勤つとむ務体制せいについても柔軟にじゅうなんに対応たいおういたします。チームちーむメンバーめんばーとの密接なみっせつな協力きょうりょくが必要なひつような場面ばめんでは積極せっきょく的にてきにオフィスおふぃす勤務きんむし、集中しゅうちゅうして作業さぎょうしたい時ときはリモートワークを活用かつようするなど、プロジェクトぷろじぇくとの状況じょうきょうに応じておうじて最適なさいてきな働きはたらき方かたを選択せんたくしたいと考えてかんがえております。

逆ぎゃく質問しつもん集しゅう

Q: 開発かいはつチームちーむの技術ぎじゅつスタックと開発かいはつ体制たいせいについて教えておしえてください
意図いと：使用しよう技術ぎじゅつとチームちーむ規模きぼの把握はあく

Q: Scala・Pythonの使い分けつかいわけはどのような基準きじゅんで行わおこなわれていますか？
意図いと：技術ぎじゅつ選択せんたくの方針ほうしん理解りかい

Q: 現在げんざい取り組まとりくまれているビッグびっぐデータでーたプロジェクトぷろじぇくとの規模きぼ感かんや課題かだいがあれば教えておしえてください
意図いと：具体ぐたい的なてきな業務ぎょうむ内容ないようの確認かくにん

Q: アジャイル開発かいはつのサイクルさいくるやチームちーむ運営うんえいで重視じゅうしされていることはありますか？
意図いと：開発かいはつプロセスぷろせすの理解りかい

Q: AWSの利用りよう状況じょうきょうと、今後こんごのクラウド戦略せんりゃくについて教えておしえてください
意図いと：インフラいんふら環境かんきょうと将来しょうらい性せいの確認かくにん

Q: リモートワークとオフィスおふぃす勤務きんむのバランスばらんすはどの程度ていどでしょうか？
意図いと：働きはたらき方かたの具体ぐたい的なてきな確認かくにん

Q: 入社にゅうしゃ後ごの技術ぎじゅつキャッチきゃっちアップあっぷやスキルすきるアップあっぷ支援しえん制度せいどはありますか？
意図いと：成長せいちょう環境かんきょうの確認かくにん

Q: チームちーむ内ないでのコードこーどレビューれびゅーや技術ぎじゅつ的なてきな議論ぎろんの文化ぶんかについて教えておしえてください
意図いと：技術ぎじゅつ的なてきな環境かんきょうの質しつ確認かくにん

本日ほんじつはお忙しいいそがしい中なか、貴重なきちょうなお時間じかんをいただき、ありがとうございます。盛偉と申しもうします。

私わたしは中国ちゅうごくの名門めいもん大学だいがくで電気でんき工学こうがくとシステムしすてむ分析ぶんせきを学んだまなんだ後あと、来らい日にちしてから八はち年ねん以上いじょうにわたり、完全かんぜん日本にほん語ご環境かんきょうでソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつに従事じゅうじしてきました。これまでの経験けいけんでは、ウェブシステムしすてむから機械きかい学習がくしゅう基盤きばん、そして最近さいきんでは生成きなりAIを活用かつようした運用うんよう監視かんし自動じどう化かシステムしすてむや社しゃ内ないエージェントシステムしすてむの構築こうちくまで、多岐にたきにわたるプロジェクトぷろじぇくとを主導しゅどう・開発かいはつしてきました。

今回こんかいの技術ぎじゅつ課題かだいでは、「Intelligent Presenter for HTML Slides」というプロダクトを開発かいはつし、BacklogのプロジェクトぷろじぇくとデータでーたからAIを活用かつようしてHTMLスライドすらいどを自動じどう生成せいせいするシステムしすてむを構築こうちくしました。MCP協議きょうぎの採用さいよう、Vue 3とSlidevによるモダンなもだんなフロントエンド、そして日本にほん語ごTTS機能きのうまで統合とうごうした包括ほうかつ的なてきなソリューションそりゅーしょんに仕上げしあげました。この課題かだいを通じてつうじて、Nulabの技術ぎじゅつ方針ほうしんやプロダクト理念りねんに深くふかく共感きょうかんし、特にとくにBacklog AI助手じょしゅの機能きのう拡張かくちょうという方向ほうこう性せいで、既存きそんサービスさーびすとの統合とうごうを意識いしきした設計せっけいを心がけこころがけました。

私わたしがNulabに魅力みりょくを感じるかんじるのは、「このチームちーむで一緒にいっしょに仕事しごとできてよかった」という理念りねんと、TRY FIRST、LOVE DIFFERENCES、GOAL ORIENTEDという行動こうどう方針ほうしんです。これまでの経験けいけんでも、多様なたようなメンバーめんばーとのチームワークを重視じゅうしし、新しいあたらしい技術ぎじゅつへの挑戦ちょうせんを恐れおそれず、常につねに共通のきょうつうの目標もくひょうに向かってむかって努力どりょくすることを大切にたいせつにしてきました。

Nulabでは、これまでの豊富なほうふな開発かいはつ経験けいけんとAI技術ぎじゅつへの深いふかい理解りかいを活かしいかし、Backlog AI助手じょしゅをはじめとする次つぎ世代せだいプロダクトの開発かいはつに貢献こうけんしたいと考えてかんがえています。特にとくに、ユーザーゆーざーの業務ぎょうむ効率こうりつ化かと新しいあたらしい価値かち創造そうぞうの両立りょうりつを目指しめざし、技術ぎじゅつ的なてきな革新かくしんとユーザビリティの向上こうじょうを同時にどうじに実現じつげんするプロダクト開発かいはつに取り組みとりくみたいと思いおもいます。

本日ほんじつはどうぞよろしくお願いねがいいたします。

Intelligent Presenter for HTML Slides

技術ぎじゅつ課題かだい発表はっぴょう資料しりょう

スライドすらいど1: プロジェクトぷろじぇくと概要がいよう

Intelligent Presenter for HTML Slidesは、BacklogプロジェクトぷろじぇくとデータでーたからAIを活用かつようしてHTMLスライドすらいどを自動じどう生成せいせいするシステムしすてむです。

主要しゅよう機能きのう

• BacklogプロジェクトぷろじぇくとデータでーたをMCP協議きょうぎで取得しゅとく
• AIによる10種類しゅるいのテーマてーま別べつスライドすらいど自動じどう生成せいせい
• 日本にほん語ごTTS音声おんせい解説かいせつ機能きのう
• リアルりあるタイムたいむ流りゅう式しき処理しょりによるスライドすらいど配信はいしん

解説かいせつ文ぶん

こんにちは。私わたしが開発かいはつしたIntelligent Presenter for HTML Slidesについてご紹介しょうかいさせていただきます。このシステムしすてむは、BacklogのプロジェクトぷろじぇくとデータでーたからAIを使ってつかってHTMLスライドすらいどを自動じどうで生成せいせいするシステムしすてむです。Backlogプロジェクトぷろじぇくとのデータでーたを自動じどうで取得しゅとくし、AIが十じゅう種類しゅるいのテーマてーまに分けてわけてスライドすらいどを作成さくせいします。さらに、日本にほん語ごの音声おんせい解説かいせつも付けるつけることができます。

スライドすらいど2: 技術ぎじゅつアーキテクチャ

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TypeScript Frontend (Vue 3) ↔ Go Backend (MCP Gateway) ↔ MCP Servers
(Slidev + Chart.js)        (WebSocket + REST API)    (Backlog + TTS)

主要しゅようコンポーネント

• フロントエンド: Vue 3 + TypeScript + Slidev
• バックばっくエンドえんど: Go + Gin + WebSocket
• MCP統合とうごう: Backlog MCP Server + Speech TTS Server
• 認証にんしょう: OAuth 2.0 + JWT

解説かいせつ文ぶん

システムしすてむのアーキテクチャは三さん層そう構造こうぞうになっています。フロントエンドはVue 3とTypeScript、Slidevを使用しようしています。バックエンドはGo言語げんごとGinフレームワークで構築こうちくし、WebSocketでリアルりあるタイムたいむ通信つうしんを行いおこないます。外部がいぶサービスさーびすとの連携れんけいはMCP協議きょうぎを使いつかい、Backlog MCP ServerとTTS音声おんせい合成ごうせいサーバーさーばーに接続せつぞくしています。認証にんしょうはOAuth 2.0とJWTを使用しようして実装じっそうしました。

スライドすらいど3: 10種類しゅるいのスライドすらいどテーマてーま

プロジェクトぷろじぇくと管理かんりの全ぜん側面そくめんをカバーかばー

1. プロジェクトぷろじぇくと概況がいきょうと基本きほん情報じょうほう
2. プロジェクトぷろじぇくと進度しんどと状態じょうたい
3. 課題かだい詳細しょうさいと管理かんり
4. プロジェクトぷろじぇくとリスクりすくと瓶頸予警
5. チームちーむメンバーめんばーと協作状態じょうたい
6. ドキュメントどきゅめんとと知識ちしき庫こ管理かんり
7. コードこーどベースべーすと開発かいはつ活動かつどう
8. 通知つうちとコミュニケーションこみゅにけーしょん管理かんり
9. 智能化か輔助と予測よそく分析ぶんせき
10. 総括そうかつと次つぎ段階だんかい計画けいかく

解説かいせつ文ぶん

システムしすてむでは十じゅう種類しゅるいのスライドすらいどテーマてーまを用意よういしています。プロジェクトぷろじぇくと概要がいようから始まりはじまり、進捗しんちょく状況じょうきょう、課題かだい管理かんり、リスクりすく分析ぶんせき、チームちーむ協力きょうりょく状況じょうきょう、文書ぶんしょ管理かんり、開発かいはつ活動かつどう、コミュニケーションこみゅにけーしょん管理かんり、そして予測よそく分析ぶんせきまで、プロジェクトぷろじぇくと管理かんりの全てすべての側面そくめんをカバーかばーしています。最後にさいごに総括そうかつと次のつぎの段階だんかいの計画けいかくを自動じどう生成せいせいします。これにより、包括ほうかつ的なてきなプロジェクトぷろじぇくとレポートれぽーとを短たん時間じかんで作成さくせいできます。

スライドすらいど4: リアルりあるタイムたいむ生成せいせいフローふろー

非ひ同期どうき流りゅう式しき処理しょり

graph TD
    A[ユーザー要求] --> B[Backlogデータ取得]
    B --> C[AI内容生成]
    C --> D[スライド配信]
    D --> E[TTS音声生成]
    E --> F[完了通知]
    
    B -.-> G[WebSocket]
    C -.-> G
    D -.-> G
    E -.-> G

解説かいせつ文ぶん

システムしすてむの生成せいせいフローふろーは非ひ同期どうきで処理しょりされます。ユーザーゆーざーからのリクエストりくえすとを受けるうけると、まずBacklogからプロジェクトぷろじぇくとデータでーたを取得しゅとくします。次につぎに、AIがそのデータでーたを分析ぶんせきしてスライドすらいどの内容ないようを生成せいせいし、WebSocketを通じてつうじてリアルりあるタイムたいむでフロントエンドに配信はいしんします。同時にどうじに、TTS機能きのうで日本にほん語ごの音声おんせい解説かいせつも生成せいせいします。すべての処理しょりが完了かんりょうすると、完了かんりょう通知つうちをユーザーゆーざーに送信そうしんします。

スライドすらいど5: マルチモーダル統合とうごう

豊富なほうふなコンテンツこんてんつ表現ひょうげん

• Markdown + Mermaid: フローチャート・図表ずひょう自動じどう生成せいせい
• Chart.js: インタラクティブデータでーた可視化か
• Slidev: モダンもだんHTML5プレゼンテーション
• TTS音声おんせい: 日本にほん語ごナレーションなれーしょん自動じどう生成せいせい

AI統合とうごう

• OpenAI GPT-4: 内容ないよう生成せいせいとテキストてきすと処理しょり
• AWS Bedrock: マルチプロバイダーAIサポートさぽーと
• RealtimeTTS: 日本にほん語ご音声おんせい合成ごうせい

解説かいせつ文ぶん

システムしすてむは複数ふくすうのコンテンツこんてんつ表現ひょうげん方法ほうほうを統合とうごうしています。MarkdownとMermaidでフローチャートや図表ずひょうを自動じどう生成せいせいし、Chart.jsでインタラクティブなデータでーた可視化かを実現じつげんします。Slidevを使ってつかってモダンなもだんなHTML5プレゼンテーションを作成さくせいし、TTS機能きのうで日本にほん語ごのナレーションなれーしょんも自動じどう生成せいせいします。AIの統合とうごうでは、OpenAI GPT-4とAWS Bedrockを使用しようし、RealtimeTTSで高こう品質ひんしつな日本にほん語ご音声おんせいを生成せいせいします。

スライドすらいど6: 技術ぎじゅつ的てき特長とくちょうと創新点

Nulab AI戦略せんりゃくとの整合せいごう性せい

• 既存きそんBacklog AIアシスタントの機能きのう拡張かくちょう
• プレゼンテーション領域りょういきへの応用おうよう展開てんかい
• MCP協議きょうぎによるサービスさーびす統合とうごうの先進せんしん実装じっそう

セキュリティせきゅりてぃ・品質ひんしつ

• OAuth 2.0 + JWT認証にんしょう
• Go言語げんごによる高こう性能せいのうバックエンド
• TypeScriptによる型かた安全あんぜんフロントエンド
• Docker コンテナこんてな化かデプロイ

解説かいせつ文ぶん

技術ぎじゅつ的なてきな特長とくちょうとして、NulabのAI戦略せんりゃくとの整合せいごう性せいを重視じゅうししました。既存きそんのBacklog AIアシスタントの機能きのうを拡張かくちょうし、プレゼンテーション領域りょういきに応用おうよう展開てんかいしています。MCP協議きょうぎを使ったつかった先進せんしん的なてきなサービスさーびす統合とうごうも実装じっそうしました。セキュリティせきゅりてぃ面めんでは、OAuth 2.0とJWTによる認証にんしょうを実装じっそうし、Go言語げんごによる高こう性能せいのうなバックエンドとTypeScriptによる型かた安全なあんぜんなフロントエンドを構築こうちくしています。Dockerによるコンテナこんてな化かデプロイも対応たいおうしています。

スライドすらいど7: 実装じっそう成果せいかと検証けんしょう

実装じっそう完了かんりょう機能きのう

✅ OAuth 2.0 認証にんしょうシステムしすてむ
✅ MCP Client統合とうごう（Go実装じっそう）
✅ リアルりあるタイムたいむWebSocket通信つうしん
✅ Vue 3 + Slidev フロントエンド
✅ 10テーマてーま自動じどう生成せいせいシステムしすてむ
✅ TTS音声おんせい合成ごうせい統合とうごう
✅ Docker コンテナこんてな化か

テストてすと・品質ひんしつ管理かんり

• Go単体たんたいテストてすと（80%カバレッジ）
• TypeScript統合とうごうテストてすと
• APIエンドえんどポイントぽいんと検証けんしょう

解説かいせつ文ぶん

実装じっそうの成果せいかをご報告ほうこくします。OAuth 2.0による認証にんしょうシステムしすてむ、Go言語げんごでのMCP Client統合とうごう、WebSocketによるリアルりあるタイムたいむ通信つうしん、Vue 3とSlidevによるフロントエンド、十じゅう種類しゅるいのテーマてーまによる自動じどう生成せいせいシステムしすてむ、TTS音声おんせい合成ごうせいの統合とうごう、そしてDockerによるコンテナこんてな化かまで、全てすべての主要しゅよう機能きのうを実装じっそう完了かんりょうしました。品質ひんしつ管理かんりでは、Go言語げんごの単体たんたいテストてすとで80パーセントぱーせんとのカバレッジを達成たっせいし、TypeScriptでは統合とうごうテストてすとを実装じっそうし、全てすべてのAPIエンドポイントの検証けんしょうも完了かんりょうしています。

スライドすらいど8: 今後こんごの展望てんぼう

機能きのう拡張かくちょう計画けいかく

• 多言たげん語ご対応たいおう: 英語えいご・中国ちゅうごく語ごコンテンツこんてんつ生成せいせい
• カスタムテーマてーま: ユーザーゆーざー定義ていぎスライドすらいどテーマてーま
• 高度こうど分析ぶんせき: 予測よそく分析ぶんせき・トレンドとれんど検出けんしゅつ強化きょうか
• エクスポート機能きのう: PDF・PowerPoint出力しゅつりょく

スケーラビリティ

• クラウドネイティブ対応たいおう
• マルチテナント対応たいおう
• パフォーマンスぱふぉーまんす最適さいてき化か

解説かいせつ文ぶん

今後こんごの展望てんぼうとしては、まず多言たげん語ご対応たいおうを計画けいかくしています。英語えいごや中国ちゅうごく語ごでのコンテンツこんてんつ生成せいせいも可能にかのうにします。また、ユーザーゆーざーが独自のどくじのスライドすらいどテーマてーまを定義ていぎできるカスタムテーマてーま機能きのうや、予測よそく分析ぶんせきとトレンドとれんど検出けんしゅつを強化きょうかした高度こうど分析ぶんせき機能きのう、PDFやPowerPointへのエクスポート機能きのうも追加ついか予定よていです。スケーラビリティ面めんでは、クラウドネイティブ対応たいおう、マルチテナント対応たいおう、そしてパフォーマンスぱふぉーまんすの最適さいてき化かを進めてすすめていきます。

まとめ: Nulabへの価値かち提供ていきょう

ビジネスびじねす価値かち

• 効率こうりつ化か: プロジェクトぷろじぇくとレポートれぽーと作成さくせい時間じかん90%削減さくげん
• 品質ひんしつ向上こうじょう: AI分析ぶんせきによる見落としみおとし防止ぼうし
• 標準ひょうじゅん化か: 統一とういつフォーマットふぉーまっとでの情報じょうほう共有きょうゆう

技術ぎじゅつ価値かち

• 先進せんしん性せい: MCP協議きょうぎ・AI統合とうごうの実践じっせん
• 拡張かくちょう性せい: マイクロサービスさーびす対応たいおうアーキテクチャ
• 保守ほしゅ性せい: 型かた安全あんぜん言語げんごによる堅牢性せい

解説かいせつ文ぶん

最後にさいごに、このシステムしすてむがNulabに提供ていきょうできる価値かちについてまとめます。ビジネスびじねす価値かちとしては、プロジェクトぷろじぇくとレポートれぽーとの作成さくせい時間じかんを九十パーセントぱーせんと削減さくげんし、AIによる分析ぶんせきで人間にんげんの見落としみおとしを防止ぼうしし、統一とういつされたフォーマットふぉーまっとでの情報じょうほう共有きょうゆうを実現じつげんします。技術ぎじゅつ価値かちとしては、MCP協議きょうぎとAI統合とうごうの実践じっせんにより最さい先端せんたん技術ぎじゅつを活用かつようし、マイクロサービスさーびす対応たいおうのアーキテクチャで高いたかい拡張かくちょう性せいを実現じつげんし、型かた安全あんぜん言語げんごを使用しようすることで堅牢で保守ほしゅ性せいの高いたかいシステムしすてむを構築こうちくしています。この技術ぎじゅつ課題かだいを通じてつうじて、Nulabの革新かくしん的なてきなプロダクト開発かいはつに貢献こうけんできると確信かくしんしています。

二次面接用自己紹介（2-3分間）

本日ほんじつはお忙しいいそがしい中なか、貴重なきちょうなお時間じかんをいただき、ありがとうございます。ソフトウェアそふとうぇあエンジニアえんじにあとしてBacklog生成せいせいAI開発かいはつチームちーむへの参加さんかを希望きぼうしている盛偉と申しもうします。

私わたしは中国ちゅうごくの名門めいもん大学だいがくで電気でんき工学こうがくとシステムしすてむ分析ぶんせきを学んだまなんだ後あと、来らい日にちしてから八はち年ねん以上いじょうにわたり、完全かんぜん日本にほん語ご環境かんきょうでソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつに従事じゅうじしてきました。これまでの経験けいけんでは、ウェブシステムしすてむから機械きかい学習がくしゅう基盤きばん、そして最近さいきんでは生成きなりAIを活用かつようした運用うんよう監視かんし自動じどう化かシステムしすてむや社しゃ内ないエージェントシステムしすてむの構築こうちくまで、多岐にたきにわたるプロジェクトぷろじぇくとを主導しゅどう・開発かいはつしてきました。

特にとくに最新のさいしんのプロジェクトぷろじぇくとでは、AWSの生成せいせいAIサンプルさんぷるプロジェクトぷろじぇくとを活用かつようした社しゃ内ないエージェントシステムしすてむ「Intelligent Agent Platform」の設計せっけい・実装じっそうを担当たんとうし、MCP（Model Context Protocol）を採用さいようしたサーさーバーレス構成こうせいによるスケーラブルな自動じどう化かシステムしすてむを構築こうちくしました。また、複数ふくすうのLLMモデルもでる（Claude 3 Haiku、Cohere Command R+など）の統合とうごうや、RAG機能きのうを使ったつかった知識ちしき検索けんさくシステムしすてむの実装じっそうも経験けいけんしています。

技術ぎじゅつスタックとしては、バックエンドではGo、Python、Scala、フロントふろんとエンドえんどではTypeScript、React、Vue.jsを使用しようし、クラウドではAWS、Azure、GCPすべてでの開発かいはつ・運用うんよう経験けいけんがあります。特にとくにAI・機械きかい学習がくしゅう分野ぶんやでは、LangChain、TensorFlow、PyTorchを使ったつかった実装じっそう経験けいけんを持ちもち、最近さいきんはOpenAI API、AWS Bedrock、Anthropic Claudeなどの最新さいしんLLMサービスさーびすの統合とうごう開発かいはつに深くふかく関わってかかわっています。

今回こんかいの技術ぎじゅつ課題かだいでは、「Intelligent Presenter for HTML Slides」というプロダクトを開発かいはつし、BacklogのプロジェクトぷろじぇくとデータでーたからAIを活用かつようしてHTMLスライドすらいどを自動じどう生成せいせいするシステムしすてむを構築こうちくしました。MCP協議きょうぎの採用さいよう、Vue 3とSlidevによるモダンなもだんなフロントエンド、そして日本にほん語ごTTS機能きのうまで統合とうごうした包括ほうかつ的なてきなソリューションそりゅーしょんに仕上げしあげました。この課題かだいを通じてつうじて、Nulabの技術ぎじゅつ方針ほうしんやプロダクト理念りねんに深くふかく共感きょうかんし、特にとくにBacklog AI助手じょしゅの機能きのう拡張かくちょうという方向ほうこう性せいで、既存きそんサービスさーびすとの統合とうごうを意識いしきした設計せっけいを心がけこころがけました。

私わたしがNulabに魅力みりょくを感じるかんじるのは、「このチームちーむで一緒にいっしょに仕事しごとできてよかった」という理念りねんと、TRY FIRST、LOVE DIFFERENCES、GOAL ORIENTEDという行動こうどう方針ほうしんです。これまでの経験けいけんでも、多様なたようなメンバーめんばーとのチームワークを重視じゅうしし、新しいあたらしい技術ぎじゅつへの挑戦ちょうせんを恐れおそれず、常につねに共通のきょうつうの目標もくひょうに向かってむかって努力どりょくすることを大切にたいせつにしてきました。

Nulabでは、これまでの豊富なほうふな開発かいはつ経験けいけんとAI技術ぎじゅつへの深いふかい理解りかいを活かしいかし、Backlog AI助手じょしゅをはじめとする次つぎ世代せだいプロダクトの開発かいはつに貢献こうけんしたいと考えてかんがえています。特にとくに、ユーザーゆーざーの業務ぎょうむ効率こうりつ化かと新しいあたらしい価値かち創造そうぞうの両立りょうりつを目指しめざし、技術ぎじゅつ的なてきな革新かくしんとユーザビリティの向上こうじょうを同時にどうじに実現じつげんするプロダクト開発かいはつに取り組みとりくみたいと思いおもいます。

本日ほんじつはどうぞよろしくお願いねがいいたします。

面接Q&A集（日本語）

面接めんせつ官かんからの予想よそう質問しつもんと回答かいとう

Q1: 今回こんかいの技術ぎじゅつ課題かだいでなぜこのアーキテクチャを選択せんたくしましたか？

A1:
三さんつの主要なしゅような理由りゆうがあります。まず、Nulabの技術ぎじゅつスタックとの親和しんわ性せいを重視じゅうしし、TypeScriptとGoという御おん社しゃが推奨すいしょうする技術ぎじゅつを採用さいようしました。次につぎに、スケーラビリティを考慮こうりょし、フロントふろんとエンドえんどとバックエンドを分離ぶんりしたマイクロサービスさーびす指向しこうのアーキテクチャを設計せっけいしました。最後にさいごに、将来しょうらい的なてきな機能きのう拡張かくちょうを見据えてみすえて、MCP協議きょうぎによる柔軟なじゅうなんなサービスさーびす統合とうごうを実現じつげんしました。これにより、新しいあたらしいデータでーたソースそーすやAIサービスさーびすを容易によういに追加ついかできる拡張かくちょう性せいの高いたかいシステムしすてむになっています。

Q2: OAuth 2.0を選択せんたくした理由りゆうと実装じっそうで工夫くふうした点てんを教えておしえてください。

A2:
OAuth 2.0の選択せんたくは、セキュリティせきゅりてぃ要件ようけんとユーザビリティの両立りょうりつを目的もくてきとしています。APIキーきー認証にんしょうと比べてくらべて、ユーザーゆーざーのクレデンシャル情報じょうほうを直接ちょくせつ扱わあつかわず、スコープ制限せいげんにより必要ひつよう最小さいしょう限げんの権限けんげんのみアクセスあくせすできるため、セキュリティリスクを大幅におおはばに軽減けいげんできます。実装じっそうでは、CSRF攻撃こうげきを防ぐふせぐためのstate parameterによる検証けんしょう、JWT tokenの適切なてきせつな有効ゆうこう期限きげん設定せってい、そして認証にんしょう状態じょうたいの効率こうりつ的なてきなキャッシュきゃっしゅ管理かんりを実装じっそうしました。また、refresh tokenによる自動じどう更新こうしん機能きのうも組みくみ込みこみ、ユーザーゆーざーの継続けいぞく的なてきな利用りよう体験たいけんを確保かくほしています。

Q3: MCP（Model Context Protocol）を採用さいようした技術ぎじゅつ的なてきな理由りゆうは何なにですか？

A3:
MCP採用さいようの主なおもな理由りゆうは三みっつあります。第だい一いちに、標準ひょうじゅん化かされたプロトコルを使用しようすることで、異なることなるサービスさーびす間かんの統合とうごうが容易によういになります。第だい二にに、JSON-RPC 2.0ベースべーすの非ひ同期どうき通信つうしんにより、リアルりあるタイムたいむ処理しょりとパフォーマンスぱふぉーまんすの最適さいてき化かを実現じつげんできます。第だい三さんに、Nulabが公式にこうしきに提供ていきょうするbacklog-mcp-serverを活用かつようすることで、開発かいはつ効率こうりつと保守ほしゅ性せいを向上こうじょうできます。また、将来しょうらい的にてきにClaude DesktopやCursorなどの外部がいぶAIツールつーるとの統合とうごうも容易によういになるため、エコえこシステムしすてむの拡張かくちょう性せいも考慮こうりょしました。

Q4: リアルりあるタイムたいむ処理しょりでWebSocketを選択せんたくした理由りゆうを説明せつめいしてください。

A4:
WebSocketを選択せんたくした理由りゆうは、スライドすらいど生成のきなりの非ひ同期どうき処理しょりにおける優れたすぐれたユーザーゆーざー体験たいけんの実現じつげんです。従来じゅうらいのHTTPポーリングと比べてくらべて、WebSocketは双方向そうほうこう通信つうしんにより、サーバーさーばー側がわからクライアントくらいあんとへリアルりあるタイムたいむで進捗しんちょく情報じょうほうを配信はいしんできます。スライドすらいど生成せいせいは時間じかんのかかる処理しょりのため、ユーザーゆーざーがリアルりあるタイムたいむで進行しんこう状況じょうきょうを確認かくにんできることが重要ですじゅうようです。また、ネットワークねっとわーく効率こうりつの観点かんてんでも、持続じぞく的なてきな接続せつぞくによりオーバーおーばーヘッドへっどを削減さくげんし、複数ふくすうのスライドすらいどデータでーたを段階だんかい的にてきに配信はいしんする際さいの性能せいのう向上こうじょうを実現じつげんできます。

Q5: AIの統合とうごうにおいて、OpenAIとAWS Bedrockの両方りょうほうを実装じっそうした理由りゆうは？

A5:
複数ふくすうのAIプロバイダーぷろばいだー統合とうごうは、可用性かようせいとリスクりすく分散ぶんさんを目的もくてきとしています。OpenAI APIは高こう品質ひんしつな生成せいせい能力のうりょくを持ちもちますが、サービスさーびす停止ていしやレートれーと制限せいげんのリスクりすくがあります。AWS Bedrockは複数ふくすうのモデルもでる（Claude、Command、Jurassic）へのアクセスあくせすを提供ていきょうし、企業きぎょうレベルれべるのSLAと地域ちいき対応たいおうを実現じつげんします。フォールバック機能きのうにより、一ひとつのサービスさーびすに問題もんだいが発生はっせいした場合ばあいでも継続けいぞく的なてきな利用りようが可能ですかのうです。また、コストこすと最適さいてき化かの観点かんてんでも、用途ようとに応じておうじて最適なさいてきなモデルもでるを選択せんたくすることで、運用うんようコストこすとの削減さくげんを図るはかることができます。

Q6: テストてすと戦略せんりゃくについて説明せつめいしてください。どのようなテストてすとを実装じっそうしましたか？

A6:
包括ほうかつ的なてきなテストてすと戦略せんりゃくを実装じっそうしました。Go backend では単体たんたいテストてすとで80%のコードカバレッジを達成たっせいし、特にとくに認証にんしょうロジック、MCP統合とうごう、WebSocket通信つうしんの重要なじゅうような部分ぶぶんは100%カバーかばーしています。TypeScript frontend では、Vitestを使用しようしたコンポーネントテストてすとと統合とうごうテストてすとを実装じっそうし、APIとの連携れんけい部分ぶぶんやスライドすらいど生成せいせいフローふろーの検証けんしょうを行っておこなっています。また、Docker環境かんきょうでの結合けつごうテストてすとにより、実際じっさいのデプロイ環境かんきょうでの動作どうさ確認かくにんも実施じっししています。テストてすとの自動じどう化かにより、CI/CDパイプぱいぷラインらいんでの品質ひんしつ保証ほしょうも実現じつげんしています。

Q7: パフォーマンスぱふぉーまんす最適さいてき化かでどのような工夫くふうをしましたか？

A7:
複数ふくすうの段階だんかいでパフォーマンスぱふぉーまんす最適さいてき化かを実施じっししました。バックエンドでは、Go routineによる並行へいこう処理しょりでBacklogデータでーた取得しゅとくとAI生成せいせいを同時どうじ実行じっこうし、処理しょり時間じかんを短縮たんしゅくしています。フロントエンドでは、Vue 3のComposition APIとreactivity systemを活用かつようし、不要なふような再さい描画びょうがを最小さいしょう限げんに抑制よくせいしています。また、WebSocketによるストリーミング配信はいしんで、スライドすらいどを生成せいせい次第しだい順次じゅんじ配信はいしんすることで、ユーザーゆーざーの待機たいき時間じかんを短縮たんしゅくしています。Redisによるキャッシングで、同じおなじプロジェクトぷろじぇくとの繰り返しくりかえしアクセスあくせす時じの応答おうとう速度そくども向上こうじょうさせています。

Q8: セキュリティせきゅりてぃ面めんでどのような対策たいさくを実装じっそうしていますか？

A8:
多層たそう的なてきなセキュリティせきゅりてぃ対策たいさくを実装じっそうしています。認証にんしょうレベルれべるでは、OAuth 2.0によるセキュアな認証にんしょうフローふろー、JWTトークンの適切なてきせつな有効ゆうこう期限きげん管理かんり、CSRF対策たいさくのためのstateパラぱらメーターめーたー検証けんしょうを実装じっそうしています。通信つうしんレベルれべるでは、HTTPS強制きょうせい、WebSocketのSecure接続せつぞく、CORS設定せっていによる適切なてきせつなオリジン制限せいげんを行っておこなっています。データでーた保護ほごでは、機密きみつ情報じょうほうの環境かんきょう変数へんすう管理かんり、APIキーきーの安全なあんぜんな保存ほぞん、ログろぐでの個人こじん情報じょうほうマスキングを実施じっししています。また、Docker securityの観点かんてんでも、non-rootユーザーゆーざーでの実行じっこう、最小さいしょう権限けんげんの原則げんそくを適用てきようしています。

私わたしからの質問しつもん

Q1: Backlog AI助手じょしゅの今後こんごのロードろーどマップまっぷや重点じゅうてん領域りょういきについて教えておしえていただけますか？

Q2: チームちーむ内ないでの技術ぎじゅつ的なてきな意思いし決定けっていプロセスぷろせすや、新しいあたらしい技術ぎじゅつ導入どうにゅう時じの検討けんとうフローふろーについて伺えうかがえますか？

Q3: 現在げんざいのBacklog開発かいはつチームちーむでの技術ぎじゅつスタックや開発かいはつ環境かんきょう、特にとくにAI関連かんれんの技術ぎじゅつ選択せんたくについてお聞かきかせください。

Q4: リモートワーク環境かんきょうでのチームちーむコラボレーションや知識ちしき共有きょうゆうの工夫くふうについて教えておしえてください。

Q5: Nulabとして今後こんごのAI技術ぎじゅつトレンドとれんど（AGI、マルチモーダル、エージェント等など）への取り組みとりくみ方針ほうしんはありますか？

Q6: エンジニアえんじにあのスキルすきるアップあっぷやキャリアきゃりあ成長せいちょうに対するたいする会社かいしゃとしてのサポートさぽーと体制たいせいについて教えておしえてください。

Q7: プロダクト開発かいはつにおいて、エンジニアえんじにあチームちーむとデザイナーでざいなー、プロダクトマネージャーまねーじゃーとの連携れんけい体制たいせいはどのようになっていますか？

富士インフォックス・ネット面接準備資料

自己じこ紹介しょうかい（2-3分ふん）

本日ほんじつはお忙しいいそがしい中なか、貴重なきちょうなお時間じかんをいただき、ありがとうございます。盛偉と申しもうします。

私わたしは中国ちゅうごく出身しゅっしんで、2016年ねんに来らい日にちしてから8年ねん以上いじょう、日本にほんでシステムしすてむエンジニアえんじにあとして働いてはたらいております。武漢ぶかん大学だいがくで電気でんき工学こうがくを、浙江せっこう大学だいがく大学院だいがくいんでシステムしすてむ分析ぶんせきと統合とうごうを学びまなび、来らい日にち後ごはMonotaRO、エクレシア企画きかく、そして現在げんざいのSynXと、様々なさまざまな企業きぎょうでフルふるスタック開発かいはつに携わってたずさわってまいりました。

技術ぎじゅつ面めんでは、Python、Java、JavaScript、Golangなど多様なたような言語げんごを扱いあつかい、バックエンドからフロントエンド、データでーた基盤きばん、そして最近さいきんでは機械きかい学習がくしゅうやLLMを活用かつようしたシステムしすてむ開発かいはつまで幅広くはばひろく経験けいけんしております。特にとくに、MonotaROではGCPを活用かつようしたデータでーたプラットフォームの構築こうちく、現在げんざいのSynXではAGV制御せいぎょシステムしすてむやLLM統合とうごう監視かんしシステムしすてむの開発かいはつをプロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして主導しゅどうしており、技術ぎじゅつ力りょくだけでなくマネジメントまねじめんと経験けいけんも積んでつんでおります。

御おん社しゃに興味きょうみを持ったもった理由りゆうは、32年間ねんかんの実績じっせきに裏付けうらづけられた技術ぎじゅつ力りょくと、Spring BootやJavaを活用かつようした自社じしゃサービスさーびす開発かいはつ、そして月つき平均へいきん残業ざんぎょう9時間じかんという働きはたらきやすい環境かんきょうに魅力みりょくを感じたかんじたからです。私わたしのこれまでの経験けいけんを活かしいかしながら、要件ようけん定義ていぎから保守ほしゅまで一貫いっかんしたプロジェクトぷろじぇくとに携わりたずさわり、御おん社しゃの更ふけなる発展はってんに貢献こうけんしたいと考えてかんがえております。

本日ほんじつはどうぞよろしくお願いねがいいたします。

予想よそう質問しつもんと回答かいとう

Q1: なぜ富士ふじインいんフォックス・ネットねっとに興味きょうみを持ったもったのですか？

御おん社しゃに興味きょうみを持ったもった理由りゆうは三さんつございます。

まず、32年間ねんかんという長いながい実績じっせきと富士通ふじつうコアこあパートナーぱーとなーとしての信頼しんらい性せいです。私わたしはこれまで様々なさまざまな規模きぼの企業きぎょうで働いてはたらいてきましたが、長期ちょうき的にてきに安定あんていした技術ぎじゅつ基盤きばんを持つもつ企業きぎょうで、自分じぶんのスキルすきるをより深めふかめたいと考えてかんがえております。

次につぎに、自社じしゃサービスさーびす開発かいはつへの取り組みとりくみです。「スクールすくーるアシストあしすと昴すばる」や「BI21」といった自社じしゃプロダクトの開発かいはつに携われるたずさわれることで、単なるたんなる受託じゅたく開発かいはつではなく、エンドえんどユーザーゆーざーのニーズにーずを直接ちょくせつ理解りかいし、価値かちのあるサービスさーびすを作りつくり上げるあげる経験けいけんを積めるつめると感じかんじました。

最後にさいごに、働きはたらきやすい環境かんきょうづくりです。月つき平均へいきん残業ざんぎょう9時間じかん、在宅ざいたく勤務きんむ制度せいど、港みなと区くワークライフらいふバランスばらんす推進すいしん企業きぎょう認定にんていなど、技術ぎじゅつ者しゃが長期ちょうき的にてきに成長せいちょうできる環境かんきょうが整ってととのっていると感じかんじました。

Q2: これまでの経験けいけんで最ももっとも印象いんしょうに深いふかいプロジェクトぷろじぇくとは？

最ももっとも印象深いいんしょうぶかいのは、現在げんざいのSynXで開発かいはつしたLLM活用かつよう型かた監視かんし自動じどう化かシステムしすてむ「Walkure Operator」です。

このプロジェクトぷろじぇくとでは、Zabbixと複数ふくすうのLLM（Mistral、Mixtral等とう）を統合とうごうし、アラートの自動じどう要約ようやくや原因げんいん推定すいてい、予知よち保全ほぜんを行うおこなうシステムしすてむを一いちから設計せっけい・実装じっそうしました。プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして、技術ぎじゅつ選定せんていからアーキテクチャ設計せっけい、開発かいはつチームちーむの管理かんりまで担当たんとういたしました。

特にとくに難しかったむずかしかったのは、異なることなるLLMモデルもでるの特性とくせいを理解りかいし、MCP（Model Context Protocol）を用いてもちいてモジュールもじゅーる化かすることで、将来しょうらい的なてきな拡張かくちょう性せいを確保かくほすることでした。結果けっかとして、段階だんかい的にてきにLLMを導入どうにゅうできる仕組みしくみを構築こうちくし、運用うんよう監視かんしの自動じどう化かと品質ひんしつ向上こうじょうを実現じつげんできました。

このプロジェクトぷろじぇくとを通じてつうじて、最新さいしん技術ぎじゅつを実務じつむに活用かつようする能力のうりょくと、チームちーむをまとめてプロジェクトぷろじぇくとを成功せいこうに導くみちびく力ちからを身みにつけました。

Q3: Java/Spring Bootの経験けいけんはありますか？

はい、Javaの経験けいけんは大学だいがく時代じだいから含めるふくめると10年ねん以上いじょうございます。

実務じつむでは、MonotaRO時代じだいにJavaでのWebアプリケーションあぷりけーしょん開発かいはつ、そして最近さいきんのSynXでの統合とうごうプロジェクトぷろじぇくと管理かんりツールつーる「FAQT」Ver.1.5開発かいはつにおいて、Java11とSpring Bootを活用かつようしたバックエンド開発かいはつに携わりたずさわりました。

Spring Bootでは、RESTful APIの設計せっけい・実装じっそう、JPA/Hibernateを用いたもちいたデータベースでーたべーす連携れんけい、Spring Securityによる認証にんしょう・認可にんか機能きのうの実装じっそうなどを経験けいけんしております。また、Maven/Gradleを用いたもちいたビルド管理かんり、JUnitでのテストてすと駆動くどう開発かいはつも実践じっせんしてまいりました。

御おん社しゃの自社じしゃサービスさーびす開発かいはつでも、これまでの経験けいけんを活かしいかしながら、より高こう品質ひんしつで保守ほしゅ性せいの高いたかいシステムしすてむ開発かいはつに貢献こうけんできると考えてかんがえております。

Q4: チームちーむでの開発かいはつ経験けいけんについて教えておしえてください。

私わたしはこれまで様々なさまざまな規模きぼのチームちーむで開発かいはつ経験けいけんを積んでつんでまいりました。

MonotaRO時代じだいは5-8名めいのデータでーたプラットフォームチームちーむで、主におもにシニアしにあエンジニアえんじにあとして技術ぎじゅつ的なてきなリードりーどを担当たんとうしました。GCPを活用かつようしたデータでーたパイプぱいぷラインらいん構築こうちくでは、チームちーむメンバーめんばーのスキルすきるレベルれべるに合わせてあわせて作業さぎょうを分担ぶんたんし、定期ていき的なてきなコードこーどレビューれびゅーと技術ぎじゅつ共有きょうゆうを通じてつうじて品質ひんしつを担保たんぽしました。

現在げんざいのSynXでは、プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして3-5名めいのチームちーむを管理かんりしております。特にとくにAGV制御せいぎょシステムしすてむ開発かいはつでは、要件ようけん定義ていぎから設計せっけい、実装じっそう、テストてすとまでの全ぜん工程こうていでチームちーむをマネジメントまねじめんとし、毎週まいしゅうの進捗しんちょく会議かいぎとスクラムすくらむ手法しゅほうを取り入れたとりいれたアジャイル開発かいはつを実践じっせんしています。

コミュニケーションこみゅにけーしょんでは、技術ぎじゅつ的なてきな議論ぎろんだけでなく、メンバーめんばーのモチベーション管理かんりや成長せいちょう支援しえんも重視じゅうししており、チームちーむ全体ぜんたいのパフォーマンスぱふぉーまんす向上こうじょうに努めてつとめております。

Q5: 将来しょうらいのキャリアきゃりあプランぷらんについて教えておしえてください。

私わたしの将来しょうらいのキャリアきゃりあプランぷらんは、技術ぎじゅつ的なてきな専門せんもん性せいとマネジメントまねじめんと能力のうりょくの両方りょうほうを高めるたかめることです。

短期たんき的にてきには、御おん社しゃでJava/Spring Bootを中心ちゅうしんとした自社じしゃサービスさーびす開発かいはつに携わりたずさわり、要件ようけん定義ていぎから保守ほしゅまで一貫いっかんしたプロジェクトぷろじぇくと経験けいけんを積みつみたいと考えてかんがえております。特にとくに、「スクールすくーるアシストあしすと昴すばる」のような教育きょういく分野ぶんやのシステムしすてむは社会しゃかい的てき意義いぎも大きくおおきく、やりがいを感じかんじながら技術ぎじゅつ力りょくを向上こうじょうさせたいです。

中なか長期ちょうき的にてきには、プロジェクトぷろじぇくとマネージャーまねーじゃーやテックリードとして、より大だい規模きぼなプロジェクトぷろじぇくとの責任せきにん者しゃを務めつとめたいと考えてかんがえております。また、AI・機械きかい学習がくしゅうやクラウド技術ぎじゅつといった先端せんたん分野ぶんやの知識ちしきを深めふかめ、御おん社しゃの新規しんき事業じぎょう開発かいはつにも貢献こうけんしたいです。

最終さいしゅう的にてきには、技術ぎじゅつ者しゃとしての専門せんもん性せいを活かしいかしながら、チームちーむや組織そしき全体ぜんたいの技術ぎじゅつ力りょく向上こうじょうに貢献こうけんできるリーダーりーだーになりたいと考えてかんがえております。

私わたしからの質問しつもん

技術ぎじゅつ・開発かいはつ関連かんれん

1. 開発かいはつチームちーむの構成こうせいと開発かいはつプロセスぷろせすについて
   現在げんざいの開発かいはつチームちーむはどのような構成こうせいになっておりますでしょうか？また、アジャイル開発かいはつやDevOpsなどの開発かいはつ手法しゅほうは取り入れとりいれられていますか？

2. 技術ぎじゅつスタックと技術ぎじゅつ選定せんていについて
   現在げんざい主におもに使用しようされている技術ぎじゅつスタックを教えておしえてください。また、新しいあたらしい技術ぎじゅつの導入どうにゅう検討けんとうはどのような基準きじゅんで行わおこなわれていますか？

3. 自社じしゃサービスさーびす開発かいはつの比重ひじゅうについて
   現在げんざい、受託じゅたく開発かいはつと自社じしゃサービスさーびす開発かいはつの比重ひじゅうはどの程度ていどでしょうか？今後こんご、自社じしゃサービスさーびす開発かいはつにより注力していく予定よていはありますか？

4. 技術ぎじゅつ的なてきな成長せいちょう支援しえんについて
   エンジニアえんじにあのスキルすきるアップあっぷやキャリアきゃりあ開発かいはつのためにどのような支援しえん制度せいどがございますか？資格しかく取得しゅとく支援しえんや社しゃ外がい研修けんしゅうの機会きかいはありますでしょうか？

業務ぎょうむ・環境かんきょう関連かんれん

5. リモートワークの実際じっさいの運用うんようについて
   在宅ざいたく勤務きんむ制度せいどは実際じっさいにどの程度ていど活用かつようされていますか？チームちーむコミュニケーションこみゅにけーしょんはどのように行わおこなわれていますか？

6. プロジェクトぷろじぇくとアサインメントについて
   新しくあたらしく入社にゅうしゃしたエンジニアえんじにあは、どのようなプロセスぷろせすでプロジェクトぷろじぇくとにアサインあさいんされますか？希望きぼうや適性てきせいは考慮こうりょされますでしょうか？

7. 評価ひょうか制度せいどとキャリアパスについて
   エンジニアえんじにあの評価ひょうかはどのような基準きじゅんで行わおこなわれますか？また、技術ぎじゅつ者しゃとしてのキャリアきゃりあアップあっぷの道筋みちすじはどのようになっていますか？

8. 会社かいしゃの今後こんごのビジョンびじょんについて
   地方ちほう創生やDX推進すいしんといった新しいあたらしい分野ぶんやへの展開てんかいについて、具体ぐたい的にてきにはどのような取り組みとりくみを計画けいかくされていますか？

Mantraマントラ面接めんせつ用よう自己じこ紹介しょうかいスピーチすぴーち（2分間ふんかん）

はじめまして、盛偉と申しもうします。本日ほんじつはお忙しいいそがしい中なか、お時間じかんをいただき、ありがとうございます。

私わたしは中国ちゅうごく出身しゅっしんで、2016年ねんに来らい日にちしてから8年ねん以上いじょう、日本にほんでソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつの仕事しごとをしてまいりました。大学だいがくでは電気でんき工学こうがくを学びまなび、その後そのごシステムしすてむ分析ぶんせきの修士しゅうしを取得しゅとくしました。

来らい日にち後ごは、まずMonotaROという会社かいしゃで約やく7年間ねんかん働きはたらきました。そこではデータでーたエンジニアえんじにあとして、ビッグびっぐデータでーた処理しょりやウェブシステムしすてむの開発かいはつ、それから機械きかい学習がくしゅうプラットフォームの構築こうちくなどを担当たんとうしました。特にとくに、Vue.jsとPythonを使ったつかったWebアプリケーションあぷりけーしょんの開発かいはつや、AWSやGCPを活用かつようしたクラウドシステムしすてむの構築こうちくに力ちからを入れていれてきました。

現在げんざいはSynXという会社かいしゃで働いてはたらいており、最近さいきんでは生成きなりAIとLLMを活用かつようしたシステムしすてむ開発かいはつに取り組んでとりくんでおります。例えばたとえば、Zabbixという監視かんしツールつーると複数ふくすうのLLMを連携れんけいさせて、アラートの自動じどう要約ようやくや障害しょうがいの原因げんいん推定すいていを行うおこなうシステムしすてむを開発かいはつしました。また、AWSの最新さいしん技術ぎじゅつを使ってつかって、社しゃ内ない向けむけのエージェントシステムしすてむも構築こうちくしております。

技術ぎじゅつ面めんでは、フロントふろんとエンドえんどからバックエンド、インフラいんふらまで幅広くはばひろく対応たいおうできるフルふるスタックエンジニアえんじにあです。特にとくにPython、JavaScript、Vue.js、そしてAWSの技術ぎじゅつに詳しいくわしいです。また、小しょう規模きぼチームちーむのリーダーりーだーとしてプロジェクトぷろじぇくとを主導しゅどうした経験けいけんもあります。

Mantraマントラさんに興味きょうみを持ったもった理由りゆうは、AIを活用かつようした漫画まんが翻訳ほんやくという革新かくしん的なてきな分野ぶんやで、自分じぶんの技術ぎじゅつ力りょくを活かせるいかせると思ったおもったからです。私わたし自身じしん、機械きかい学習がくしゅうや自然しぜん言語げんご処理しょりの技術ぎじゅつに強いつよい関心かんしんがあり、それをクリエイティブなコンテンツこんてんつに応用おうようすることにとても魅力みりょくを感じてかんじております。

また、小しょう規模きぼな開発かいはつチームちーむでテックリードとして技術ぎじゅつ的なてきな判断はんだんを行いおこない、チームちーむを支援しえんしていくという役割やくわりも、これまでの経験けいけんを生かせるいかせる部分ぶぶんだと考えてかんがえております。

日本にほん語ごでの業務ぎょうむは8年ねん以上いじょう経験けいけんしており、エンジニアえんじにあ同士どうしの技術ぎじゅつ的なてきな議論ぎろんはもちろん、営業えいぎょうや経営けいえい層そうとの調整ちょうせいも問題もんだいなく対応たいおうできます。中国ちゅうごく語ごと英語えいごも話せるはなせるので、グローバルなぐろーばるな環境かんきょうでの協業きょうぎょうも得意ですとくいです。

Mantraマントラさんで、漫画まんがという日本にっぽんの素晴らしいすばらしい文化ぶんかを世界せかいに広めるひろめる技術ぎじゅつ的なてきな支援しえんができれば、とても嬉しくうれしく思いおもいます。どうぞよろしくお願いねがいいたします。

Mantraマントラ面接準備 - 想定質問と回答

1. 自己じこ紹介しょうかい・経歴けいれきについて

質問しつもん: 簡単にかんたんに自己じこ紹介しょうかいをお願いねがいします。

回答かいとう:
盛偉と申しもうします。中国ちゅうごく出身しゅっしんで、2016年ねんから日本にっぽんで8年ねん以上いじょうソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつに携わってたずさわっております。武漢ぶかん大学だいがくで電気でんき工学こうがく、浙江せっこう大学だいがく大学院だいがくいんでシステムしすてむ分析ぶんせきを学んだまなんだ後あと、来らい日にちしてからはMonotaRO、エクレシア企画きかく、現在げんざいのSynXで、Webシステムしすてむ、ビッグびっぐデータでーた処理しょり、AI・機械きかい学習がくしゅう基盤きばんの構築こうちくまで幅広くはばひろく経験けいけんしてまいりました。特にとくに最近さいきんでは、LLMを活用かつようした監視かんし自動じどう化かシステムしすてむやAWS上じょうでのサーさーバーレス構成こうせいによるエージェントシステムしすてむの開発かいはつに力ちからを入れていれており、フルふるスタック開発かいはつとプロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとしてのマネジメントまねじめんと経験けいけんを併せ持ってあわせもっております。

2. 技術ぎじゅつ的なてきな質問しつもん

質問しつもん: Vue.jsの経験けいけんについて教えておしえてください。

回答かいとう:
Vue.jsについては、MonotaRO時代じだいにVue + Vuetifyを使ってつかって、データでーた処理しょりバッチの管理かんり用ようWebアプリケーションあぷりけーしょんを開発かいはつした経験けいけんがあります。フロントエンドはGCPコンソールのようなUIで構築こうちくし、バックエンドのPython Flaskと連携れんけいさせました。Vue 3については現在げんざいも学習がくしゅうを続けてつづけており、Composition APIやTypeScriptとの組み合わせくみあわせについても理解りかいしております。Mantraマントラさんでの開発かいはつにおいても、すぐにキャッチきゃっちアップあっぷして貢献こうけんできると考えてかんがえております。

質問しつもん: PythonとDjangoの経験けいけんはいかがですか？

回答かいとう:
Pythonは8年ねん以上いじょう使用しようしており、Flask、機械きかい学習がくしゅうライブラリらいぶらり（PyTorch、LangChain）、データでーた処理しょり（Pandas）、AWS Lambda上うえでの開発かいはつなど、幅広くはばひろく経験けいけんしております。Djangoについては、MonotaRO時代じだいにFlaskを主におもに使用しようしていましたが、ORMやMVCアーキテクチャの概念がいねんは理解りかいしており、Djangoの学習がくしゅうにも意欲いよく的ですてきです。REST API設計せっけい、データベースでーたべーす設計せっけい、認証にんしょうシステムしすてむの構築こうちくなどの経験けいけんもあるため、Djangoでの開発かいはつにもスムーズにすむーずに対応たいおうできると思いおもいます。

3. チームちーむ管理かんり・リーダーシップりーだーしっぷについて

質問しつもん: 小しょう規模きぼチームちーむのリーダーりーだー経験けいけんについて教えておしえてください。

回答かいとう:
SynXでのAGVフロアふろあ間かんタスク調整ちょうせいシステムしすてむプロジェクトぷろじぇくとでは、プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだー（PL）として3-4名めいのチームちーむを率いひきいました。技術ぎじゅつ選定せんてい、アーキテクチャ設計せっけい、工程こうてい管理かんり、品質ひんしつ管理かんりを一貫いっかんして担当たんとうし、asyncioベースべーすのスケジューラ開発かいはつやMermaidでのフローふろー可視化かなども手がけてがけました。また、最近さいきんのLLM活用かつよう型かた監視かんし自動じどう化かシステムしすてむ「Walkure Operator」では、アーキテクト兼けんリードデベロッパーとして、技術ぎじゅつ調査ちょうさから実装じっそうまで主導しゅどういたしました。コントラクターとの協業きょうぎょう経験けいけんもあるため、Mantraマントラさんの開発かいはつ体制たいせいにも柔軟にじゅうなんに対応たいおうできると思いおもいます。

質問しつもん: 異なることなる背景はいけいを持つもつチームちーむメンバーめんばーとの協業きょうぎょうについて。

回答かいとう:
これまで、エンジニアえんじにあ、デーでータサイエンティスト、営業えいぎょう、経営けいえい層そうなど、様々なさまざまな立場たちばの方かたと協業きょうぎょうしてきました。MonotaRO時代じだいには、ビジネスびじねす部門ぶもんからの要件ようけんをエンジニアリングの観点かんてんで整理せいりし、ABテストてすと設計せっけいや認証にんしょうシステムしすてむの改善かいぜんにつなげた経験けいけんがあります。また、中国ちゅうごく語ご、英語えいご、日本にほん語ごを話せるはなせるため、多た国籍こくせき環境かんきょうでの協業きょうぎょうも得意ですとくいです。技術ぎじゅつ的なてきな内容ないようを非ひエンジニアえんじにあにも分かりわかりやすく説明せつめいし、全体ぜんたい最適さいてきを意識いしきした提案ていあんをすることを心がけてこころがけています。

4. Mantraマントラへの志望しぼう動機どうき・興味きょうみ

質問しつもん: なぜMantraマントラに興味きょうみを持ったもったのですか？

回答かいとう:
Mantraマントラさんに興味きょうみを持ったもった理由りゆうは大きくおおきく3つあります。まず、漫画まんが翻訳ほんやくというクリエイティブな領域りょういきでのAI活用かつように強くつよく魅力みりょくを感じかんじます。私わたし自身じしん、機械きかい学習がくしゅうやLLMの技術ぎじゅつに深いふかい興味きょうみがあり、これらを実際じっさいのビジネスびじねす価値かちにつなげる仕事しごとに携わりたずさわりたいと思っておもっています。次につぎに、小しょう規模きぼチームちーむでの技術ぎじゅつリーダーシップりーだーしっぷを発揮はっきできる環境かんきょうが、私わたしの経験けいけんとマッチまっちしています。最後にさいごに、国際こくさい展開てんかいを支援しえんするという事業じぎょうの意義いぎに共感きょうかんいたします。異い文化ぶんか理解りかいと技術ぎじゅつの両方りょうほうで貢献こうけんできると考えてかんがえております。

質問しつもん: 漫画まんがや翻訳ほんやく技術ぎじゅつについてどう思いおもいますか？

回答かいとう:
漫画まんがは日本にっぽんの重要なじゅうような文化ぶんかコンテンツこんてんつであり、それを世界せかいに広めるひろめることは非常にひじょうに価値かちのある仕事しごとだと思いおもいます。翻訳ほんやくにおいては、単純なたんじゅんな言語げんご変換へんかんだけでなく、文化ぶんか的なてきなニュアンスにゅあんすや表現ひょうげんの適応てきおうが重要でじゅうようで、そこにAIの活用かつよう余地よちが大いにおおいにあると感じてかんじています。私わたしの機械きかい学習がくしゅうとNLP（自然しぜん言語げんご処理しょり）の経験けいけんを活かしいかし、より精度せいどの高いたかい翻訳ほんやくシステムしすてむや、翻訳ほんやく者しゃの生産せいさん性せいを向上こうじょうさせるツールつーるの開発かいはつに貢献こうけんしたいと考えてかんがえております。

5. 技術ぎじゅつ的なてきな課題かだい解決かいけつについて

質問しつもん: 技術ぎじゅつ的なてきな課題かだいに直面ちょくめんした時ときの対処たいしょ法ほうを教えておしえてください。

回答かいとう:
まず、問題もんだいを正確にせいかくに把握はあくし、根本ねもと原因げんいんを特定とくていすることから始めはじめます。例えばたとえば、MonotaRO時代じだいのログろぐパイプぱいぷラインらいん構築こうちくでは、既存きそんのPythonスクリプトすくりぷとが管理かんり困難にこんなんになっていた問題もんだいに対したいし、FluentDによる統一とういつ的なてきなログろぐ収集しゅうしゅうシステムしすてむを提案ていあん・実装じっそうしました。新しいあたらしい技術ぎじゅつについては、まず小さなちいさなプロトタイプたいぷで検証けんしょうし、段階だんかい的にてきに本格ほんかく導入どうにゅうする approach を取りとります。また、一いち人にんで抱えかかえ込まこまず、チームちーむメンバーめんばーや関係かんけい者しゃと積極せっきょく的にてきに情報じょうほう共有きょうゆうし、協力きょうりょくして解決かいけつ策さくを見つけるみつけることを大切にたいせつにしています。

6. 今後こんごのキャリアきゃりあビジョンびじょん

質問しつもん: 今後こんごどのようなエンジニアえんじにあになりたいですか？

回答かいとう:
技術ぎじゅつ力りょくとマネジメントまねじめんと力りょくを両立りょうりつできるテックリードとして成長せいちょうしたいと考えてかんがえています。特にとくに、AI・機械きかい学習がくしゅう技術ぎじゅつをビジネスびじねす価値かちにつなげるシステムしすてむ設計せっけいと、チームちーむ全体ぜんたいの技術ぎじゅつ力りょく向上こうじょうを支援しえんできるリーダーシップりーだーしっぷを磨きみがきたいです。Mantraマントラさんでは、漫画まんが翻訳ほんやくという特別なとくべつな領域りょういきでのAI活用かつようを通じてつうじて、自分じぶんの技術ぎじゅつ的なてきな幅はばをさらに広げひろげ、同時にどうじにチームちーむビルディングやプロダクト戦略せんりゃくにも貢献こうけんしていきたいと思っておもっております。

7. 逆ぎゃく質問しつもんの準備じゅんび

質問しつもん例れい: 何なんか質問しつもんはありますか？

準備じゅんびした逆ぎゃく質問しつもん:

1. 現在げんざいの開発かいはつチームちーむの技術ぎじゅつ的なてきな課題かだいや、今後こんご注力したい技術ぎじゅつ領域りょういきがあれば教えておしえてください。
2. Mantraマントラ Engineの技術ぎじゅつ的なてきなロードろーどマップまっぷや、新しん機能きのう開発かいはつの優先ゆうせん順位じゅんいはどのように決定けっていされていますか？
3. チームちーむの開発かいはつ文化ぶんかや、コードこーどレビューれびゅーなどの開発かいはつプロセスぷろせすについて教えておしえてください。
4. AIや機械きかい学習がくしゅう技術ぎじゅつの活用かつようについて、現在げんざいどのような取り組みとりくみをされているか、また今後こんごの展望てんぼうがあれば教えておしえてください。

初めまして、盛偉と申しもうします。本日ほんじつはお忙しいいそがしい中なか、お時間じかんをいただきありがとうございます。
私わたしは中国ちゅうごく出身しゅっしんで、2016年ねんに来らい日にちしてから、もう8年ねん以上いじょう日本にほんでソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつの仕事しごとをしています。大学だいがくでは電気でんき工学こうがくを専攻せんこうし、大学院だいがくいんではシステムしすてむ分析ぶんせきと統合とうごうを学びまなびました。来らい日にち後ごは、最初にさいしょにMonotaROという会社かいしゃで約やく7年間ねんかん、データでーたエンジニアえんじにあとして働きはたらきました。そこでは、BigQueryやKubernetesを使ったつかった大だい規模きぼデータでーた処理しょりシステムしすてむの開発かいはつから、機械きかい学習がくしゅう基盤きばんの構築こうちくまで、幅広くはばひろく経験けいけんを積むつむことができました。
その後そのご、短たん期間きかんですがeコマースサイトさいとの開発かいはつにも携わりたずさわり、現在げんざいはSynXという会社かいしゃでシステムしすてむエンジニアえんじにあをしています。最近さいきんでは、AGVの制御せいぎょシステムしすてむやLLMを活用かつようした監視かんし自動じどう化かシステムしすてむの開発かいはつをプロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして手がけててがけています。
技術ぎじゅつ的にてきには、Python、Golang、JavaScriptなどの言語げんごを得意とくいとしており、特にとくにバックエンド開発かいはつとクラウド技術ぎじゅつに強つよみがあります。でも、私わたしが一番いちばん興味きょうみを持ってもっているのは、実はじつはWeb3とブロックチェーンちぇーん技術ぎじゅつなんです。2020年ねんからこの分野ぶんやに携わってたずさわっており、EthereumのDApp開発かいはつ、Solidityを使ったつかったスマートすまーとコントラクトの実装じっそう、そしてフラッシュふらっしゅローンろーんを活用かつようした三角さんかくアービトラージシステムしすてむの開発かいはつなども経験けいけんしています。また、いくつかのDAOにも参加さんかして、分散ぶんさん型かた組織そしきの面白おもしろさを実感じっかんしています。
Gaudiyさんのことを調べしらべさせていただく中なかで、Web3技術ぎじゅつとエンターテインメントえんたーていんめんとを融合ゆうごうさせるという取り組みとりくみに非常にひじょうに魅力みりょくを感じかんじました。特にとくに、勝又かつまたさんのPeerDASに関するかんする技術ぎじゅつ記事きじを拝見はいけんして、Ethereumの最新さいしん技術ぎじゅつへの深いふかい理解りかいと、それを実際じっさいのプロダクトに活かすいかす姿勢しせいに感銘かんめいを受けうけました。私わたし自身じしんもブロックぶろっくチェーンちぇーん技術ぎじゅつを通じてつうじて新しいあたらしい価値かちを創造そうぞうしたいと考えてかんがえており、Gaudiyさんの「ファンふぁんと共にともに、時代じだいを進めるすすめる」というミッションみっしょんに共感きょうかんしています。
技術ぎじゅつ力りょくだけでなく、チームちーむとの協働きょうどうも大切にたいせつにしており、これまでのプロジェクトぷろじぇくとではエンジニアえんじにあ同どう士しはもちろん、デザイナーでざいなーやプロダクトマネージャーとも密にみつに連携れんけいして成果せいかを上げてあげてきました。Gaudiyさんの民主みんしゅ的でてきで自律じりつ的なてきな組織そしき文化ぶんかも、私わたしの価値かち観かんと非常にひじょうに合ってあっていると感じてかんじています。
本日ほんじつは、Gaudiyさんの技術ぎじゅつ的なてきな取り組みとりくみや組織そしき文化ぶんかについてもっと詳しくくわしくお聞かきかせいただければと思いおもいます。どうぞよろしくお願いねがいいたします。