模擬面接
🇯🇵日本語バージョン(口頭面談用)
自己紹介(約2〜3分)
はじめまして。聖禕太郎(ひじりい たろう)と申します。
中国の大学で電気工学を学んだあと、2016年に来日してから8年以上、日本でソフトウェア開発の仕事をしています。
これまでPythonを中心に、バックエンド、フロントエンド、クラウド、AIなど幅広く経験してきました。
最近は、生成AIや自動化に関するプロジェクトに多く関わっています。
たとえば、AWS BedrockやLangChainを使って、社内エージェントシステムを構築したり、PythonでAIを使ったプレゼン自動生成ツールを開発しました。
フロントエンドでは、ReactやTypeScriptを使って画面設計やUI改善を行ったこともあります。
チーム開発では、Slack、Jira、GitHub、CircleCIなどを使って、効率的な開発フローを意識しています。
今回の案件のように、PythonとTypeScript、Next.jsを使った開発にはとても興味があります。
自分の強みは、新しい技術をすぐにキャッチアップして、チームに貢献できることです。
どうぞよろしくお願いいたします。
🎯 想定案件に合わせたプロジェクト紹介(日本語)
① 2025年6月からの『Intelligent Agent Platform』プロジェクト
このプロジェクトでは、生成AIを活用した社内エージェントシステムを開発しました。
PythonとTypeScriptを使い、AWS LambdaやAPI Gatewayなどを組み合わせてサーバーレス構成を実装しました。
社内ドキュメントの検索にはRAG構成を採用し、Amazon Kendraを使って知識検索を行いました。
TerraformとGitHub Actionsを連携させ、自動レビューやCI/CDの設定も担当しました。
SlackとJiraで開発進捗を共有しながら、チーム全体の自動化を進めました。
この経験で、クラウド環境と生成AIを組み合わせた開発に強くなりました。
② 2025年8月からの『Presenter』プロジェクト
これは、AIでプロジェクトデータを分析して、スライドを自動生成するシステムです。
PythonでAIアルゴリズムを作り、TypeScriptでWeb画面を実装しました。
Reactを使って、ブラウザ上でスライドを動的に表示できるようにしました。
また、GitHubでオープンソースとして公開し、Pull Requestのレビューやメンテナンスも行いました。
このプロジェクトでは、AIとフロントエンドの両方に関われたのが大きな学びでした。
③ 2019年から2020年の『機械学習プラットフォーム構築』プロジェクト
このプロジェクトでは、GCP環境で機械学習の実験環境を構築しました。
GKE(Google Kubernetes Engine)とBigQueryを使って、データ分析と可視化を自動化しました。
JupyterLabをカスタマイズして、ユーザーが自分の実験を管理しやすくしました。
PythonでバックエンドのAPIを作り、GitHubとCircleCIを使ってCI/CDを運用しました。
この経験で、GCP上での分散処理や運用自動化に慣れました。
④ 2024年6月からの『AirtestIDEアシスタントツール開発』プロジェクト
このプロジェクトでは、Pythonを使ってAndroidの自動テストツールを開発しました。
Backlogを使ってタスク管理を行い、Slackでチーム間のコミュニケーションを取りながら進めました。
ReactのようなGUI構成を意識して、非エンジニアでも使いやすい操作画面を設計しました。
テスト実行から結果分析までを自動化し、業務効率を大きく向上させました。
想定質問と回答
Q1:Pythonの経験はどのくらいですか?
A1:2016年からずっと使っています。業務では主にバックエンドAPI、データ処理、自動化ツール、AI連携システムなどをPythonで開発してきました。
Q2:フロントエンドの経験はありますか?
A2:はい。ReactやTypeScriptを使って、社内向けのツールや管理画面を作った経験があります。Next.jsも基礎的な部分は理解しています。
Q3:チーム開発で大切にしていることは何ですか?
A3:コミュニケーションと可視化です。SlackやConfluenceで情報共有をしっかり行い、Jiraで進捗を見える化するようにしています。
Q4:CI/CDの経験は?
A4:GitHub ActionsやCircleCIを使って、自動テストと自動デプロイの設定をした経験があります。
逆質問(あなたが聞く質問)
- このプロジェクトでは、PythonとTypeScriptのどちらの比重が高いですか?
- チームの開発体制は何名くらいですか?
- 使用しているGCPの主要サービスを教えていただけますか?
- リモートの日はどのようにコミュニケーションを取っていますか?
🇬🇧English Version (for short self-introduction and casual interview)
Self-introduction (about 2–3 minutes)
Hi, my name is Andrew Saintway Sheng.
I’m originally from China, and I’ve been working in Japan as a software engineer for over eight years.
I mainly work with Python, but I also have experience with TypeScript, React, and GCP.
Recently, I’ve been involved in several projects using Generative AI and automation.
For example, I developed an internal AI agent system using AWS Bedrock, LangChain, and Python,
and also built a presentation generator that automatically creates slides from project data.
I’m comfortable with both backend and frontend development.
For frontend, I’ve worked on UI development using React and TypeScript,
and I’m familiar with Next.js basics as well.
In team development, I usually use Slack, Jira, GitHub, and CircleCI to maintain smooth communication and efficient CI/CD pipelines.
I’m very interested in this project because it combines my main skills — Python, TypeScript, and cloud development.
I’m confident that my full-stack experience and adaptability can contribute to your team.
Thank you very much.
Possible Questions & Answers
Q1: How long have you been using Python?
A1: Since 2016. I’ve used it for backend APIs, data pipelines, automation tools, and AI-related systems.
Q2: Do you have frontend experience?
A2: Yes. I’ve built several admin dashboards and internal tools using React and TypeScript. I also know how to use Next.js for basic page routing and API integration.
Q3: How do you usually collaborate with a team?
A3: Mainly through Slack and Jira. I like to keep communication open and progress visible to everyone.
Q4: Have you worked with CI/CD before?
A4: Yes, I’ve used GitHub Actions and CircleCI for testing, building, and deploying automatically.
Questions You Can Ask Them
- Which parts of the system are mainly built with Python and which with TypeScript?
- How big is the development team, and what’s the workflow like?
- Which GCP services are most used in this project?
- How does the team handle communication on remote days?
■ Pythonでの開発経験3~5年
2016年以降、Pythonを主軸としたバックエンド開発、機械学習基盤構築、生成AIシステム開発など、多様なプロジェクトに携わってきました。特に2019年から2025年にかけては、Web API開発、データ処理、非同期タスク制御、CI/CD構築など、Pythonを用いた実務経験が5年以上あります。
■ AIおよびデータ処理に関連するPythonライブラリおよびフレームワークの使用経験
LangChain、Transformers、FAISS、MilvusなどのAI関連ライブラリを用い、RAG構成やセマンティック検索の実装経験があります。また、Pandas、NumPy、Spark Streamingを活用したデータ前処理・解析にも精通しており、AIモデルとデータ基盤を統合するシステムを構築してきました。
■ DjangoまたはFastAPIの知識
FastAPIを用いた生成AIアプリケーションや社内エージェントシステムのAPI設計・開発を行いました。Pythonによる非同期処理と型安全なエンドポイント設計を活かし、スケーラブルで保守性の高いAPI開発を実現しています。また、Djangoの構造理解とORM(SQLAlchemy)を活用したデータ連携にも対応可能です。
■ SQL、Influx、Prometheusデータベースの使用経験
MySQL、PostgreSQL、BigQueryなどのリレーショナルデータベースを使用した業務システムの開発経験に加え、ZabbixやPrometheusを統合した監視データ分析・可視化システムを設計・実装しました。特に、AGV制御システムや監視自動化システムでは、ログ管理とメトリクス収集の最適化を実現しました。
■ アジャイル環境での実務経験
Backlogを用いたチケット駆動型のタスク管理や、短期スプリントでのレビュー・テストを通じ、アジャイル開発プロセスを実践しています。特にAI関連システム開発では、プロトタイプから本番運用までを迅速に回すアジャイルな開発体制をリードしてきました。
■ 英語によるコミュニケーション(TOEIC800点以上)
中国語・日本語・英語の三言語での実務経験があり、英語の技術ドキュメントやAPI仕様書の読解、海外開発チームとのコミュニケーションも問題なく行えます。特にAWSやオープンソース関連の英語資料を用いた検証・導入を日常的に行っています。
なお、3年前に受験したTOEFL iBTのスコアは72点(120点満点中)です。
①尚可スキル
・生成AIに関連するSaaSの開発経験
〇
AWSのBedrockやKendraを活用した社内エージェントプラットフォームの構築、および「Walkure Operator」などのAI自動化システムの設計・開発を通じて実践的に経験しています。これらはいずれも0から設計を行い、SaaS型の社内サービスとして展開しました。
・LangChain・LlamaIndex・Difyを用いた開発経験
〇
LangChainを活用したRAG構成の実装を複数案件で行い、知識検索やセマンティック検索機能を組み込んだLLMアプリケーションを開発しました。LlamaIndexも同様のRAGアーキテクチャ設計経験により対応可能です。N8N、ComfyUIやDifyも知識を持ち、開発経験が少ないですが、検証した経験があります。
・AWS・GCPなどのパブリッククラウドの運用経験
〇
AWS・GCPなどのパブリッククラウドの運用経験については、AWS(Lambda、Bedrock、Kendra、API Gateway、S3)およびGCP(BigQuery、GKE)を利用した実務経験があり、クラウド環境下での分散処理やサーバーレス構成に精通しています。
・CI/CDなどを用いた自動テストの導入経験
〇
2021年~2023年にかけて携わった「RecSys API開発プロジェクト」において、pytestとCloud Buildを用いた自動テスト基盤を構築し、開発効率と品質を大幅に向上させました。
さらに、2025年の「社内エージェントシステム開発プロジェクト」では、GitHub ActionsとTerraformを連携させた自動レビュー環境を整備し、コードレビューからデプロイメントまでのプロセスを自動化しました。
・0 → 1のプロダクト開発経験
〇
社内エージェントプラットフォームやPresenterなど、新規企画から要件定義・設計・実装・公開までを一貫して担当しており、短期間で成果を出すR&D型開発にも強みを持っています。
・コーディングAIツールを用いた開発経験
〇
具体的には、生成AI(Claude Code、Codex、Gemini、Cursor、Copilotなど)を開発支援やコード生成、ドキュメント自動化に活用し、開発効率と品質の向上を実現しています。AIを活かしたプログラミング補助やレビュー自動化も積極的に取り入れています。
②短期案件が多い理由
近年は生成AIや自動化など、技術トレンドの移り変わりが非常に速いため、検証・PoC(実証実験)段階の案件や社内プロトタイプ開発を中心に担当していました。
特に4月以降は、生成AI、AWSやMCPなどの先端技術を組み合わせた短期間で成果を出すR&D型プロジェクトが多く、1~3ヶ月単位で複数のテーマを同時推進していました。
これは一つ一つが限定的な期間でありながらも、新技術の実用化・社内導入の起点となる重要フェーズを任されていたためです。
你好,我叫圣祎太郎。
在中国大学学习电气工程后,我来日本已经有八年多的开发经验。
最近主要专注于利用AI提高开发效率与自动化。
到目前为止,我主要使用Python、Java和React,从后端到前端都有参与。
最近的项目中,我开发了一个利用生成式AI自动生成文档和测试报告的系统。
通过运用AI,我提升了开发速度,也减少了人为错误。
我也擅长建立标准化与效率化的机制。
例如,我引入了自动生成Terraform评审和代码模板的机制,从而提高了项目整体开发效率。
虽然我没有直接参与过NRI相关项目,但我了解NRI式的开发标准与评审体制。
在日常工作中,我也注重文档清晰、质量标准和可重复性。
今后,我希望能在利用AI推进开发标准化与效率化的领域,为更多团队提供支持。
请多多关照。
NRI案件の経験はありませんが、ドキュメント中心の開発プロセスや品質基準、
工程分離の考え方については理解しています。再現性と追跡性を意識して、
コードレビューやテスト設計を行うようにしています。
NRI案件の経験はありませんが、ドキュメント中心の開発プロセスや品質基準、
工程分離の考え方については理解しています。再現性と追跡性を意識して、
コードレビューやテスト設計を行うようにしています。
🇯🇵 日本語版(修正版)
はじめまして。聖禕 太郎(ひじりい たろう)と申します。
中国の大学で電気工学を学んだあと、日本に来てから8年以上ソフトウェア開発を続けています。
最近はAIを使った開発効率化や自動化の分野に注力しています。
これまで、PythonやJava、Reactを中心に、バックエンドからフロントエンドまで幅広く担当してきました。
特に最近は、生成AIを使ってドキュメント作成やテストの自動化を行うシステムを開発しています。
AIをうまく活用することで、開発スピードを上げ、人的ミスを減らすことができました。
また、標準化や効率化の仕組みを作るのも得意です。
たとえば、Terraformレビューやコードテンプレートを自動生成する仕組みを導入して、プロジェクト全体の開発効率を上げました。
NRI関連の案件に直接参加した経験はありませんが、NRI系の開発標準やレビュー体制については理解しています。
品質基準やドキュメントの明確化、再現性のある開発プロセスなど、その考え方を意識して仕事をしています。
今後は、AIを使った開発標準化や効率化の分野で、より多くのチームを支援したいと思っています。
どうぞよろしくお願いします。
🇯🇵 日本語版(修正版)
はじめまして。聖禕 太郎(ひじりい たろう)と申します。
中国の大学で電気工学を学んだあと、日本に来てから8年以上ソフトウェア開発を続けています。
最近はAIを使った開発効率化や自動化の分野に注力しています。
これまで、PythonやJava、Reactを中心に、バックエンドからフロントエンドまで幅広く担当してきました。
特に最近は、生成AIを使ってドキュメント作成やテストの自動化を行うシステムを開発しています。
AIをうまく活用することで、開発スピードを上げ、人的ミスを減らすことができました。
また、標準化や効率化の仕組みを作るのも得意です。
たとえば、Terraformレビューやコードテンプレートを自動生成する仕組みを導入して、プロジェクト全体の開発効率を上げました。
NRI関連の案件に直接参加した経験はありませんが、NRI系の開発標準やレビュー体制については理解しています。
品質基準やドキュメントの明確化、再現性のある開発プロセスなど、その考え方を意識して仕事をしています。
今後は、AIを使った開発標準化や効率化の分野で、より多くのチームを支援したいと思っています。
どうぞよろしくお願いします。
对应日文标注(把中文句子成分用 <ruby>
标注出日文中对应的句子成分)
说明:每个 <ruby>
的主文字是中文句子成分,<rt>
内给出日文中对应的成分(尽量逐词/逐短语对应)。
(我把每个中文句子用自然的成分切分后逐一标注)
- 你好,我叫圣祎太郎。
你好,我 叫 圣祎太郎。
- 在中国大学学习电气工程后,我来日本已经有八年多的开发经验。
在中国大学学习电气工程后,我 来日本 已经有八年多的开发经验。
- 最近主要专注于利用AI提高开发效率与自动化。
最近 主要专注于 利用AI提高开发效率与自动化。
- 到目前为止,我主要使用Python、Java和React,从后端到前端都有参与。
到目前为止,我 主要使用Python、Java和React,从后端到前端都有参与。
- 最近的项目中,我开发了一个利用生成式AI自动生成文档和测试报告的系统。
最近的项目中,我 开发了 一个 利用生成式AI自动生成文档和测试报告的 系统。
- 通过运用AI,我提升了开发速度,也减少了人为错误。
通过运用AI,我提升了开发速度,也减少了人为错误。
- 我也擅长建立标准化与效率化的机制。
我 也 擅长 建立标准化与效率化的机制。
- 例如,我引入了自动生成Terraform评审和代码模板的机制,从而提高了项目整体开发效率。
例如,我 引入了 自动生成Terraform评审和代码模板的 机制,从而提高了项目整体开发效率。
- 虽然我没有直接参与过NRI相关项目,但我了解NRI式的开发标准与评审体制。
虽然我没有直接参与过NRI相关项目,但我了解NRI式的开发标准与评审体制。
- 在日常工作中,我也注重文档清晰、质量标准和可重复性。
在日常工作中,我也 注重 文档清晰、质量标准和可重复性。
- 今后,我希望能在利用AI推进开发标准化与效率化的领域,为更多团队提供支持。
今后,我 希望能:在利用AI推进开发标准化与效率化的领域,为更多团队提供支持。
- 请多多关照。
请多多关照。
💬 彼らがよく聞く質問と回答例
Q1. 開発効率化(AI)では具体的に何をしましたか?
A1. コードレビューやドキュメント作成をAIで自動化しました。
たとえば、Backlogのチケット内容を解析して、自動で進捗レポートを作る仕組みを作りました。
Q2. 開発標準化の経験はありますか?
A2. あります。TerraformやCI/CDのテンプレートを統一して、誰でも同じ品質で開発できるようにしました。
Q3. NRI案件の経験はありますか?
A3. 直接の経験はありませんが、NRI系の品質基準やレビュー方針は理解しています。
ドキュメントの整備や再現性のある開発体制づくりを意識して取り組んでいます。
💬 彼らがよく聞く質問と回答例
Q1. 開発効率化(AI)では具体的に何をしましたか?
A1. コードレビューやドキュメント作成をAIで自動化しました。
たとえば、Backlogのチケット内容を解析して、自動で進捗レポートを作る仕組みを作りました。
Q2. 開発標準化の経験はありますか?
A2. あります。TerraformやCI/CDのテンプレートを統一して、誰でも同じ品質で開発できるようにしました。
Q3. NRI案件の経験はありますか?
A3. 直接の経験はありませんが、NRI系の品質基準やレビュー方針は理解しています。
ドキュメントの整備や再現性のある開発体制づくりを意識して取り組んでいます。
💬 あなたから質問する例
- 今回のプロジェクトでは、AIを使った効率化はどの工程に重点を置いていますか?
- Reactの開発では、UIデザインよりも業務ロジック側の開発が中心でしょうか?
- NRIの標準化ルールや開発プロセスにどの程度準拠する形になりますか?
💬 あなたから質問する例
- 今回のプロジェクトでは、AIを使った効率化はどの工程に重点を置いていますか?
- Reactの開発では、UIデザインよりも業務ロジック側の開発が中心でしょうか?
- NRIの標準化ルールや開発プロセスにどの程度準拠する形になりますか?
🇬🇧 English Version(修正版)
Nice to meet you. My name is Andrew Saintway Sheng.
I studied Electrical Engineering in China and have been developing software in Japan for over eight years.
Recently, I’ve been focusing on AI-based development efficiency and process standardization.
I’ve worked as a full-stack engineer using Java, React, and Python, covering both front-end and back-end.
In recent projects, I built systems that automatically generate documents and test reports using Generative AI.
This reduced manual work and improved both speed and quality.
I also worked on standardizing development processes.
For example, I created CI/CD templates and Terraform automation to unify workflows across teams.
I haven’t directly worked on NRI projects,
but I understand the NRI-style development standards — especially the focus on quality, documentation, and reproducibility.
I always try to apply those ideas in my work.
Now, I’d like to apply my experience in AI-driven efficiency improvement to support more teams.
Thank you very much.
对应英文标注(把中文句子成分用 <ruby>
标注出英文中对应的句子成分)
说明:每个 <ruby>
的主文字是中文句子成分,<rt>
内给出英文中对应的成分(以提供的英文段落为准)。
- 你好,我叫圣祎太郎。
你好,我 叫 圣祎太郎。
- 在中国大学学习电气工程后,我来日本已经有八年多的开发经验。
在中国大学学习电气工程后,我 来日本 已经有八年多的开发经验。
- 最近主要专注于利用AI提高开发效率与自动化。
最近 主要专注于 利用AI提高开发效率与自动化。
- 到目前为止,我主要使用Python、Java和React,从后端到前端都有参与。
到目前为止,我主要使用Python、Java和React,从后端到前端都有参与。
- 最近的项目中,我开发了一个利用生成式AI自动生成文档和测试报告的系统。
最近的项目中,我开发了一个…的系统:利用生成式AI自动生成文档和测试报告。
- 通过运用AI,我提升了开发速度,也减少了人为错误。
通过运用AI,我提升了开发速度,也减少了人为错误。(英文段落对应为 “This reduced manual work and improved both speed and quality.”)
- 我也擅长建立标准化与效率化的机制。
我也擅长 建立标准化与效率化的机制。
- 例如,我引入了自动生成Terraform评审和代码模板的机制,从而提高了项目整体开发效率。
例如,我引入了…的机制:自动生成Terraform评审和代码模板的机制,从而提高了项目整体开发效率。
- 虽然我没有直接参与过NRI相关项目,但我了解NRI式的开发标准与评审体制。
虽然我没有直接参与过NRI相关项目,但我了解NRI式的开发标准与评审体制(英文还补充了 “— especially the focus on quality, documentation, and reproducibility.”)。
- 在日常工作中,我也注重文档清晰、质量标准和可重复性。
在日常工作中,我也注重:文档清晰、质量标准和可重复性。
- 今后,我希望能在利用AI推进开发标准化与效率化的领域,为更多团队提供支持。
今后,我希望能在…领域:利用AI推进开发标准化与效率化的领域,为更多团队提供支持。
- 请多多关照。
请多多关照。
💬 Likely Questions and Answers
Q1. How did you use AI for development efficiency?
A1. I automated documentation and code review using AI.
For example, I built a system that analyzes project tickets and automatically generates progress slides.
Q2. Have you worked on process standardization before?
A2. Yes. I built unified CI/CD templates and Terraform review workflows,
so any developer can work with consistent quality.
Q3. Have you worked on NRI projects?
A3. Not directly, but I’m familiar with NRI’s quality standards and documentation rules.
I always design processes with traceability and reproducibility in mind.
💬 Questions You Can Ask
- Which phase of the project focuses most on AI-based efficiency improvement?
- How much of the work involves React compared to backend development?
- How closely will the project follow NRI’s standard process or review model?
🇯🇵 日本語版(口語・面接用)
自己紹介(約2~3分)
こんにちは。聖禕太郎(ひじりい たろう)と申します。
中国の大学院でシステム分析を学び、2016年から日本でエンジニアとして働いています。
これまで、PythonやJava、TypeScriptを中心に、バックエンドからフロントエンド、クラウドまで幅広く経験してきました。
最近は、AWS上でAIや自動化システムの設計を担当していて、主にサーバーレス構成やTerraformを使った環境構築などを行っています。
特に、業務フローを理解して設計に落とし込む部分が得意で、要件整理から基本設計、テスト支援まで一貫して対応してきました。
前職では、大規模なECサイトや社内AIシステムの基本設計・開発をリードし、業務理解を深めながら品質とスピードを両立させてきました。
この案件のように、要件定義や業務分析をベースに設計をまとめる仕事には自信があります。
また、日本語での業務経験は8年以上あり、チームとのコミュニケーションや資料作成も問題ありません。
今回の案件では、業務整理や設計レビューなどを通じて、システム全体の整合性をしっかり担保できるように貢献したいと思っています。
どうぞよろしくお願いします。
想定質問と回答(日本語)
Q1. 今までの基本設計経験について教えてください。
はい。これまで複数の案件で基本設計を担当しました。業務フローやデータ構造を整理し、画面仕様書やAPI設計書に落とし込む作業を行ってきました。特にPythonとSpring Bootを使ったAPI設計の経験が多いです。
Q2. オフショアチームとの連携経験はありますか?
はい。過去に中国やベトナムのチームと共同で開発した経験があります。設計レビューやタスク調整なども英語や日本語で行い、認識のズレを防ぐ工夫をしてきました。
Q3. この案件でどんな点で貢献できると思いますか?
業務理解と設計レビューの両方で貢献できると思います。業務の流れを整理し、オフショアが作る設計書の整合性をチェックするのが得意です。AWSやPostgreSQLの知識もありますので、非機能面も考慮した設計ができます。
あなたからの質問例(日本語)
- 今回の基本設計フェーズでは、どの業務領域(入金・投票など)を優先的に対応される予定ですか?
- 設計書のレビュー体制はどのようになっていますか?(国内メンバーとオフショアの分担など)
- 基本設計後のフェーズにも継続できる可能性はありますか?
🇬🇧 英語版(口語・面接用)
Self-introduction (about 2–3 min)
Hello, my name is Andrew Saintway Sheng.
I studied System Analysis and Integration in graduate school and have been working as a software engineer in Japan since 2016.
I have over eight years of experience in system design and development, from backend to frontend, mainly using Python, Java, and TypeScript.
Recently, I’ve been focusing on AI automation systems and cloud architecture on AWS, designing serverless and scalable systems using Terraform and Bedrock.
I’m comfortable working in all phases, from requirement analysis and basic design to testing and deployment.
In my previous projects, I led the basic design for large-scale web systems and internal AI platforms, where I focused on understanding business logic and translating it into system architecture.
For this project, I believe I can contribute by bridging business requirements and technical design, and by ensuring consistency across the system architecture.
I’ve been working fully in Japanese environments for many years, so communication and documentation in Japanese are no problem.
I look forward to contributing to your team and supporting both the domestic and offshore development processes.
Thank you very much.
Expected Questions and Answers (English)
Q1. Do you have experience in basic design or requirement definition?
Yes. I’ve worked on several projects where I handled requirement analysis, data modeling, and API design. I usually translate business flow diagrams into detailed design documents using UML or Mermaid.
Q2. Have you ever worked with offshore teams?
Yes, I have. I’ve collaborated with offshore teams in Vietnam and China. I handled design reviews, clarified requirements, and managed communication to keep alignment between teams.
Q3. How can you contribute to this project?
I can help connect the business understanding with the system design. I can review offshore design outputs and ensure they meet both business and technical requirements, especially for performance and maintainability.
Your Questions to Ask (English)
- Which functional areas (like membership, payment, or voting) are the main focus during the basic design phase?
- How is the communication structured between the Japan team and the offshore team?
- Will there be a chance to stay in the project after the detailed design phase in February?
① 日本語 自己紹介(2-3分)
はじめまして、盛と申します。
中国の大学院でシステム分析を学び、2016年から日本でITエンジニアとして働いてきました。
Pythonを中心に、バックエンドからインフラまで幅広く経験しています。
直近のプロジェクトでは、FastAPIを使ったAIアプリケーションの開発や、pytestでの自動テストを実装しました。
SQLAlchemyを利用したORMの設計や、PostgreSQLでのデータベース構築も担当しました。
シェルスクリプトを書いて、CI/CDパイプラインや運用の自動化にも対応しています。
また、生成AIとRAGの仕組みを活用して、社内エージェントや監視自動化システムを作った経験があります。
AzureやAWSを使ったクラウド環境の構築も行い、VM、Blobストレージ、ネットワーク設計を担当しました。
日本語環境で長く仕事をしてきましたので、コミュニケーションにも問題ありません。
これまでの経験を活かして、今回の案件にしっかり貢献できると考えています。
どうぞよろしくお願いいたします。
想定質問と回答(日文)
Q1: FastAPIを使った経験は具体的にどんなものですか?
A1: AIアプリケーションでFastAPIを使い、REST APIを実装しました。SwaggerでAPI仕様をまとめ、pytestでテストしました。
Q2: RAGを使った開発経験を教えてください。
A2: AWSとLangChainを利用して、RAG構成を作りました。知識ベースと大規模言語モデルを統合し、検索と回答を自動化しました。
Q3: Azureの経験はありますか?
A3: はい。Azure VMやBlobストレージを構築しました。Azure Container Registryも利用して、AIサービスをデプロイしました。
逆質問(日文)
- 今回のプロジェクトでは、生成AIとRAGをどのようなユースケースで使う予定ですか?
- チームの開発体制や人数はどのくらいですか?
- 出社とリモートの比率は週ごとに固定されていますか?
② 英語 自己紹介(2-3分)
Hello, my name is Wei Sheng.
I studied system analysis at graduate school in China, and I have been working in Japan as an IT engineer since 2016.
My main language is Python, and I have experience from backend to cloud infrastructure.
In recent projects, I used FastAPI to build AI applications and wrote automated tests with pytest.
I worked with SQLAlchemy for ORM design and PostgreSQL for database implementation.
I also wrote shell scripts for automation and CI/CD pipelines.
I have hands-on experience with Generative AI and RAG.
I built an internal agent system and monitoring automation system using these technologies.
On the cloud side, I have worked with both AWS and Azure.
On Azure, I handled VM setup, Blob storage, network, and ACR deployment.
I have worked in Japanese-speaking environments for more than eight years, so communication is not a problem.
I believe I can contribute to this project with my skills and experience.
Thank you.
想定質問と回答(英語)
Q1: What did you use FastAPI for?
A1: I built REST APIs for AI applications. I documented them with Swagger and tested them with pytest.
Q2: Can you explain your experience with RAG?
A2: I used LangChain and AWS Bedrock to build a RAG system. It connected a knowledge base with LLMs to provide accurate answers.
Q3: What Azure services have you worked with?
A3: I set up Azure VM and Blob storage. I also used Azure Container Registry to deploy AI services.
逆質問(英語)
- How will Generative AI and RAG be used in this project?
- How large is the development team?
- Is the schedule of on-site and remote days fixed each week?
③ プロジェクト紹介(案件要件に合うもの)
日本語
私が今回の案件に一番近い経験は、**社内エージェントシステム『Intelligent Agent Platform』** の開発です。
ここでは、PythonとFastAPIを使ってサーバーレスのAIエージェントを実装しました。
SQLAlchemyでデータ管理を行い、pytestでテストを自動化しました。
データベースはPostgreSQLを利用しました。
また、Shellスクリプトを使って、デプロイとTerraformレビューを自動化しました。
AIの部分では、RAG構成を使い、LangChainとAWS Bedrock、Kendraを統合しました。
この経験は、生成AIやRAGを利用したアプリ開発に直接つながります。
さらに、Azure VMやBlobストレージを利用したシステム構築経験もあるため、今回の案件要件にマッチしていると思います。
英語
The most relevant project is the “Intelligent Agent Platform” I developed.
In this project, I used Python and FastAPI to build a serverless AI agent system.
I managed data with SQLAlchemy and wrote automated tests with pytest.
The database was PostgreSQL.
I also wrote shell scripts for deployment and Terraform reviews.
For the AI part, I implemented a RAG system using LangChain, AWS Bedrock, and Kendra.
This is directly related to Generative AI and RAG-based application development.
In addition, I have experience with Azure VM and Blob storage setup, so I believe my background fits well with the requirements of this project.