Nulab一次面接 自己紹介原稿

基本きほん情報じょうほう・経歴けいれき紹介しょうかい（1分ふん30秒びょう）

脇元わきもとさま・森もりさま（サービスさーびす開発かいはつ部ぶBacklog課か）：

皆みなさま、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、誠にまことにありがとうございます。盛もりと申しもうします。どうぞよろしくお願いねがいいたします。

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以来いらい、8年ねん以上いじょうにわたり日本にっぽん国こく内ない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まいりました。学歴がくれきとしては、武漢ぶかん大学だいがくで電気でんき工学こうがくと自動じどう化かの学士がくし号ごうを、浙江せっこう大学だいがくでシステムしすてむ分析ぶんせきと統合とうごうの修士しゅうし号ごうを取得しゅとくいたしました。

これまでMonotaRO、エクレシア企画きかく、そして現在げんざいのSynXという3社しゃで、フロントエンドからバックエンド、データでーた基盤きばん、そして近年きんねんでは生成せいせいAI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、幅広いはばひろい領域りょういきでの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。

技術ぎじゅつ経験けいけん・強つよみ（2分ふん）

技術ぎじゅつ面めんでは、Python、Golang、TypeScriptを主要しゅよう言語げんごとして使用しようしており、特にとくにフルふるスタック開発かいはつと最新さいしん技術ぎじゅつへの適応てきおう力りょくに自信じしんを持ってもっております。

最近さいきんの代表だいひょう的なてきなプロジェクトぷろじぇくととして、現在げんざいの会社かいしゃでは「Walkure Operator」というLLM活用かつよう型かたインテリジェント監視かんし自動じどう化かシステムしすてむを設計せっけい・開発かいはついたしました。これは、ZabbixとMistral、Mixtralなどの複数ふくすうLLMを統合とうごうし、監視かんしアラートの要約ようやく、原因げんいん推定すいてい、予知よち保全ほぜんを実現じつげんするシステムしすてむです。LangChainやRAG構成こうせいによる知識ちしき検索けんさく機能きのう、JSON-RPC応答おうとう構築こうちくなども含むふくむ包括ほうかつ的なてきなAI統合とうごうプロジェクトぷろじぇくとでした。

また、AWSの最新さいしん生成せいせい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・開発かいはつも手がけてがけました。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り、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、Amazon Bedrock、Amazon Kendraを活用かつようした知識ちしき検索けんさく機能きのうを実装じっそういたしました。

これらの経験けいけんを通じてつうじて、生成せいせいAIの実用じつよう化かとシステムしすてむ統合とうごうにおける深いふかい知見ちけんを培ってつちかってまいりました。

志望しぼう動機どうき・価値かち観かん（1分ふん）

Nulabヌーラボ様さまへの志望しぼう理由りゆうは三みっつございます。

まず、御おん社しゃのBacklogチームちーむが推進すいしんされている生成せいせいAI機能きのう開発かいはつに強くつよく魅力みりょくを感じてかんじております。私わたしのこれまでの経験けいけんを活かしいかし、プロジェクトぷろじぇくと管理かんりツールつーるにAI機能きのうを統合とうごうすることで、ユーザーゆーざーの生産せいさん性せい向上こうじょうに貢献こうけんしたいと考えてかんがえております。

次につぎに、御おん社しゃの行動こうどう指針ししんである「Tryトライ Firstファースト」「Loveラブ Differencesディファレンシズ」「Goalゴール Orientedオリエンテッド」に深くふかく共感きょうかんいたします。私わたし自身じしん、常につねに新しいあたらしい技術ぎじゅつに挑戦ちょうせんし、多様たよう性せいを尊重そんちょうし、目標もくひょうに向かってむかってチームちーむ一丸いちがんとなって取り組むとりくむことを大切にたいせつにしております。

そして、「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」を世界せかい中ちゅうに生みうみ出してだしていくという御おん社しゃのミッションみっしょんに、心からこころから賛同さんどういたします。私わたしも技術ぎじゅつを通じてつうじて、チームちーむの協働きょうどうと成果せいか創出そうしゅつに貢献こうけんしたいと強くつよく願ってねがっております。

締めくくりしめくくり（30秒びょう）

私わたしは、技術ぎじゅつ的なてきな挑戦ちょうせんと継続けいぞく的なてきな学習がくしゅうを通じてつうじて、Nulabヌーラボ様さまのBacklogチームちーむの一員いちいんとして、より良いよいプロダクトの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おります。ぜひ、皆様みなさまと一緒にいっしょに働かはたらかせていただき、生成せいせいAIの力ちからでプロジェクトぷろじぇくと管理かんりの未来みらいを創造そうぞうしていき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。

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読みよみ上げあげ時間じかん目安めやす：約やく5分ふん
ポイントぽいんと：落ち着いておちついて、適度なてきどな間あいだを取りとりながら、相手あいての目めを見てみて話すはなす

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脇元わきもとさま・森もりさま（サービスさーびす開発かいはつ部ぶBacklog課か）

プロダクトとカルチャーかるちゃーに共感きょうかんしており、ぜひ一緒にいっしょに働きはたらきたいと考えてかんがえております。

＞転職てんしょくの判断はんだん軸じく（環境かんきょうや年収ねんしゅうなど）
現職げんしょくではインフラいんふら向けむけのAIチームちーむに所属しょぞくしておりますが、今後こんごはLLMと組み合わせたくみあわせたアプリケーションあぷりけーしょん開発かいはつなど、より技術ぎじゅつ的にてきに成長せいちょうできる環境かんきょうと、柔軟なじゅうなんな働きはたらき方かたが可能なかのうな職場しょくばを重視じゅうししております。プロダクトやカルチャーかるちゃーにも強くつよく共感きょうかんしており、長期ちょうき的にてきに貢献こうけんできる環境かんきょうを探してさがしております。年収ねんしゅうについては柔軟にじゅうなんに考えてかんがえております。

技術ぎじゅつ課題かだいについて、以下いかの点てんをご相談そうだんさせていただけますでしょうか：

1. 技術ぎじゅつ課題かだいの選択せんたくについて：
   ・選択肢せんたくし2（自由なじゆうなアイデアあいであでBacklog APIを使ったつかったアプリケーションあぷりけーしょん作成さくせい）と選択肢せんたくし3（サンプルさんぷるアプリケーションあぷりけーしょんの要件ようけんに基づくもとづく作成さくせい）で迷ってまよっております
   ・採用さいよう側がわの観点かんてんから、どちらの選択肢せんたくしがより評価ひょうかされやすいでしょうか？

2. 技術ぎじゅつ課題かだいの提出ていしゅつ形式けいしきについて：
   ・GitHubリポジトリでの提出ていしゅつは可能でしょうかのうでしょうか？

現在げんざい主におもにPython、Golang、TypeScriptを使用しようしておりますが、TypeScriptまたはGolangでの挑戦ちょうせんを特にとくに歓迎かんげいされるとのことです。しかし、技術ぎじゅつスタック資料しりょうを拝見はいけんしましたところ、BacklogチームちーむではScalaが主要しゅよう言語げんごとして使用しようされているようですが、採用さいよう側がわの観点かんてんから、GolangよりもScalaでの技術ぎじゅつ課題かだいの方ほうがより評価ひょうかされやすいでしょうか？

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Nulab一次面接 想定質問と回答

1. 技術ぎじゅつスキルすきる関連かんれん

Q1: Scalaの経験けいけんはありますか？もしなければ、どのように学習がくしゅうしますか？

A1: はい、Scalaでの開発かいはつ経験けいけんがございます。以前いぜん、大だい規模きぼなWebログろぐデータでーたの処理しょり・解析かいせきプロジェクトぷろじぇくとでScalaを使用しよういたしました。分散ぶんさん処理しょりプラットフォームを活用かつようして、セッションせっしょん分割ぶんかつ、セッションせっしょん時間じかんの計算けいさん、ユニークゆにーくURL訪問ほうもん数すうの統計とうけい、最ももっともアクティブなあくてぃぶなユーザーゆーざーの識別しきべつなどのタスクを完了かんりょういたしました。Scalaの関数かんすう型かたプログラミングぷろぐらみんぐの特性とくせいと、大だい規模きぼデータでーた処理しょりにおける並行へいこう処理しょりの優位ゆうい性せいを実感じっかんしており、御おん社しゃのBacklogチームちーむでもこの経験けいけんを活かせるいかせると確信かくしんしております。

Q2: OpenAI APIの使用しよう経験けいけんについて教えておしえてください。

A2: はい、OpenAI APIを使用しようした実務じつむ経験けいけんがございます。現在げんざいの会社かいしゃで「Walkure Operator」という監視かんし自動じどう化かシステムしすてむを開発かいはつした際さい、OpenAI APIと複数ふくすうのLLMを統合とうごういたしました。具体ぐたい的にてきには、監視かんしアラートの自動じどう要約ようやく、根本こんぽん原因げんいんの推定すいてい、予知よち保全ほぜんのためのインテリジェントな分析ぶんせき機能きのうを実装じっそういたしました。また、プロンプトエンジニアリングやRAG構成こうせいによる知識ちしき検索けんさくの最適さいてき化かも経験けいけんしており、生成せいせいAIの実用じつよう的なてきな活用かつように深いふかい理解りかいを持ってもっております。

Q3: TypeScriptとGoの経験けいけんはいかがですか？

A3: 両方りょうほうとも実務じつむで使用しよう経験けいけんがございます。TypeScriptについては、React と組み合わせたくみあわせたフロントふろんとエンドえんど開発かいはつで使用しようしており、型かた安全あんぜん性せいを重視じゅうしした堅牢けんろうなWebアプリケーションあぷりけーしょん開発かいはつを行っておこなってまいりました。Golangについては、AGV制御せいぎょシステムしすてむのバックエンド開発かいはつや、高こう性能せいのうなAPIサーバーさーばーの構築こうちくで使用しよういたしました。特にとくにGolangの並行へいこう処理しょり能力のうりょくを活かしたいかしたgoroutineとchannelベースべーすのスケジューラ開発かいはつでは、効率こうりつ的なてきなタスク管理かんりを実現じつげんできました。どちらの言語げんごも御おん社しゃの技術ぎじゅつスタックに適合てきごうしていると考えてかんがえております。

2. 生成せいせいAI・プロジェクトぷろじぇくと経験けいけん関連かんれん

Q4: 生成せいせいAIを活用かつようしたプロジェクトぷろじぇくとで、最ももっとも困難だったこんなんだった課題かだいと解決かいけつ方法ほうほうを教えておしえてください。

A4: 最ももっとも困難だったこんなんだった課題かだいは、LLMの出力しゅつりょくの一貫いっかん性せいと精度せいどの確保かくほでした。「Walkure Operator」プロジェクトぷろじぇくとでは、異なることなるLLMモデルもでる（Mistral、Mixtral、LLaMA）を統合とうごうする際さい、それぞれの特性とくせいや出力しゅつりょくフォーマットふぉーまっとが異なることなるため、統一とういつ的なてきな応答おうとう品質ひんしつを保つたもつことが課題かだいでした。

この問題もんだいを解決かいけつするために、MCP（Model Context Protocol）構造こうぞうを採用さいようし、構造こうぞう化かプロンプトテンプレートとセマンティック検索けんさくを組み合わせくみあわせました。また、RAG パイプぱいぷラインらいんを構築こうちくして知識ちしきベースべーすとの連携れんけいを強化きょうかし、段階だんかい的てきLLM統合とうごう戦略せんりゃくを設計せっけいすることで、モデルもでる間かんの互換ごかん性せいと拡張かくちょう性せいを確保かくほいたしました。結果けっかとして、アラート対応たいおうの自動じどう化か精度せいどが大幅におおはばに向上こうじょうし、予知よち保全ほぜんの信頼しんらい性せいも高めるたかめることができました。

Q5: チームちーむ開発かいはつでの経験けいけんについて教えておしえてください。

A5: これまで複数ふくすうのプロジェクトぷろじぇくとでプロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして、チームちーむ開発かいはつを主導しゅどうしてまいりました。特にとくに「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、要件ようけん整理せいりから設計せっけい・開発かいはつ・テストてすと・導入どうにゅうまで、チームちーむ全体ぜんたいをリードりーどいたしました。

チームちーむ開発かいはつで重視じゅうししていることは、まず明確なめいかくなコミュニケーションこみゅにけーしょんです。定期ていき的なてきな進捗しんちょく共有きょうゆう会議かいぎや、技術ぎじゅつ的なてきな課題かだいについてのオープンなおーぷんな議論ぎろんを心がけてこころがけております。また、コードこーどレビューれびゅーを通じてつうじて知識ちしきの共有きょうゆうを図りはかり、メンバーめんばー全員ぜんいんのスキルすきる向上こうじょうを支援しえんしております。御おん社しゃの「Love Differences」の価値かち観かんのように、チームちーむメンバーめんばーの多様たよう性せいを尊重そんちょうし、それぞれの強つよみを活かせるいかせる環境かんきょう作りづくりを意識いしきしております。

3. 志望しぼう動機どうき・カルチャーかるちゃーフィット関連かんれん

Q6: なぜBacklogの生成せいせいAI機能きのう開発かいはつに興味きょうみを持ったもったのですか？

A6: プロジェクトぷろじぇくと管理かんりツールつーるに生成せいせいAIを統合とうごうすることで、ユーザーゆーざーの生産せいさん性せいを劇的にげきてきに向上こうじょうさせる可能かのう性せいを感じてかんじているからです。私わたし自身じしん、これまでの開発かいはつ経験けいけんで、繰り返しくりかえし作業さぎょうの自動じどう化かや、複雑なふくざつな情報じょうほうの整理せいり・要約ようやくがいかに重要じゅうようかを実感じっかんしてまいりました。

Backlogのようなプロジェクトぷろじぇくと管理かんりツールつーるに生成せいせいAIが統合とうごうされれば、例えばたとえば、過去かこのプロジェクトぷろじぇくとデータでーたからの自動じどう的なてきな見積もりみつもり生成せいせい、課題かだいの自動じどう分類ぶんるい・優先ゆうせん度ど付けつけ、進捗しんちょくレポートれぽーとの自動じどう生成せいせいなど、多くおおくの可能かのう性せいがあると考えてかんがえております。私わたしの技術ぎじゅつ経験けいけんを活かしていかして、ユーザーゆーざーにとって本当にほんとうに価値かちのあるAI機能きのうを開発かいはつしたいと強くつよく願ってねがっております。

Q7: Nulabの行動こうどう指針ししんについてどう思いおもいますか？

A7: 御おん社しゃの「Try First」「Love Differences」「Goal Oriented」という行動こうどう指針ししんに深くふかく共感きょうかんしております。

「Try First」については、私わたし自身じしん、常につねに新しいあたらしい技術ぎじゅつに挑戦ちょうせんし、実践じっせんを通じてつうじて学ぶまなぶことを大切にたいせつにしております。「Love Differences」については、多様なたような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働きょうどうにより、より創造そうぞう的でてきで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が生まれるうまれると信じてしんじております。「Goal Oriented」については、個人こじんの成果せいかだけでなく、チームちーむ全体ぜんたい、そしてプロジェクトぷろじぇくと全体ぜんたいの成功せいこうを常につねに意識いしきして行動こうどうすることを心がけてこころがけております。

これらの価値かち観かんは、私わたしがこれまで大切にたいせつにしてきた考えかんがえ方かたと一致いっちしており、御おん社しゃでより一層いっそう成長せいちょうできると確信かくしんしております。

4. キャリアきゃりあ・将来しょうらい展望てんぼう関連かんれん

Q8: 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？

A8: 技術ぎじゅつの深ふかさと幅はばの両方りょうほうを兼ね備えたかねそなえたエンジニアえんじにあになりたいと考えてかんがえております。生成せいせいAIという急速にきゅうそくに発展はってんしている分野ぶんやにおいて、最新さいしん技術ぎじゅつをキャッチきゃっちアップあっぷし続けるつづけるとともに、それを実用じつよう的なてきなプロダクトに落としおとし込むこむ力ちからを磨いてみがいていきたいです。

また、技術ぎじゅつ的なてきなスキルすきるだけでなく、ユーザーゆーざーの視点してんを持ちもち、本当にほんとうに価値かちのある機能きのうを企画きかく・開発かいはつできるエンジニアえんじにあを目指してめざしております。将来しょうらい的にてきには、チームちーむのテクニカルリードりーどとして、メンバーめんばーの成長せいちょうを支援しえんしながら、革新かくしん的なてきなプロダクトの開発かいはつを主導しゅどうできる存在そんざいになりたいと考えてかんがえております。

Q9: 英語えいごでの業務ぎょうむについてはいかがですか？

A9: 英語えいごでの業務ぎょうむには積極せっきょく的にてきに取り組みとりくみたいと考えてかんがえております。これまでも技術ぎじゅつ文書ぶんしょの読み書きよみかきや、海外かいがいのエンジニアえんじにあとのコードこーどレビューれびゅーなど、英語えいごを使用しようした業務ぎょうむ経験けいけんがございます。現在げんざいも継続けいぞく的にてきに英語えいご学習がくしゅうを続けてつづけており、翻訳ほんやくツールつーるなども効果こうか的にてきに活用かつようしながら、グローバルなぐろーばるな環境かんきょうでの開発かいはつに貢献こうけんしたいと思いおもいます。

御おん社しゃのグローバルぐろーばる展開てんかい強化きょうかに向けたむけたエンジニアえんじにあ組織そしきの英語えいご化かという取り組みとりくみにも、ぜひ積極せっきょく的にてきに参加さんかし、国際こくさい的なてきなチームちーむの一員いちいんとして成長せいちょうしていきたいと考えてかんがえております。

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あなたが質問しつもんできる内容ないよう

🔧 技術ぎじゅつ開発かいはつ関連かんれん

1. AI機能きのう開発かいはつ現状げんじょう
「現在げんざい開発かいはつ中ちゅうのBacklogのAI機能きのうについて、どのような機能きのうを優先ゆうせん的にてきに実装じっそうされていますか？」

2. 技術ぎじゅつ的てき課題かだい
「生成せいせいAIをプロダクトに統合とうごうする際さいの、最大のさいだいの技術ぎじゅつ的てき課題かだいは何なんでしょうか？」

3. 技術ぎじゅつスタック選択せんたく
「Scalaを選択せんたくされた理由りゆうと、今後こんごの技術ぎじゅつスタックの展望てんぼうについて教えておしえてください」

👥 チームちーむ・組織そしき

4. チームちーむ体制たいせい
「AIチームちーむの現在げんざいの体制たいせいと、新しいあたらしいメンバーめんばーがどのような役割やくわりを担うになうことになりますか？」

5. 連携れんけい体制たいせい
「フロントふろんとエンドえんどとバックエンドのエンジニアえんじにあ間かんで、どのような連携れんけい体制たいせいを取ってとっていますか？」

6. 成長せいちょう支援しえん
「エンジニアえんじにあの技術ぎじゅつ的てき成長せいちょうをサポートさぽーとするために、どのような制度せいどや環境かんきょうがありますか？」

🎯 プロダクト・方向ほうこう性せい

7. プロダクトビジョンびじょん
「BacklogのAI機能きのうにより、ユーザーゆーざーにどのような価値かちを提供ていきょうしたいとお考えかんがえですか？」

8. 市場しじょう競争きょうそう
「プロジェクトぷろじぇくと管理かんりツールつーる市場しじょうで、Nulab様さまの差別さべつ化かポイントぽいんとは何なにでしょうか？」

🌱 作業さぎょう環境かんきょう

9. 評価ひょうか・フィードバックばっく
「エンジニアえんじにあのパフォーマンスぱふぉーまんす評価ひょうかや、定期ていき的なてきなフィードバックばっくはどのように行わおこなわれていますか？」

10. 学習がくしゅう機会きかい
「最新さいしん技術ぎじゅつのキャッチきゃっちアップあっぷや、カンファレンス参加さんかなどの学習がくしゅう機会きかいはどの程度ていどありますか？」