面接準備 - クレジットカード会社向け生成AI開発案件

——日语 2～3 分钟自我介绍——

聖禕 太郎たろうと申しもうします。ひじりい たろうです。

2016年ねんから日本にっぽんでエンジニアえんじにあとして働いてはたらいています。
ずっと日本にほん語ご環境かんきょうです。
要件ようけん定義ていぎから設計せっけい、開発かいはつ、運用うんようまで一いち通りとおり経験けいけんしています。

バックエンドが中心ちゅうしんです。
Python、Java、Spring系けいの設計せっけい経験けいけんがあります。
クラウドはAWSとGCPを使ってつかってきました。

ここ数すう年ねんは生成きなりAIとLLMに注力しています。
Amazon Bedrock、Claude、RAG構成こうせい、MCP構造こうぞう。
社しゃ内ないエージェント基盤きばんを設計せっけいしました。
Terraform自動じどうレビューれびゅーAIも設計せっけいしました。

単なるたんなるPoCではありません。
構造こうぞうを作るつくることを意識いしきしています。
プロンプトをテンプレート化かします。
出力しゅつりょくをJSONで固定こていします。
複数ふくすうAgentで分業ぶんぎょうさせます。
品質ひんしつを担保たんぽします。

基幹きかん系けいでは、大だい規模きぼデータでーた処理しょりやログろぐ基盤きばんを担当たんとうしました。
トランザクション設計せっけい。
冪等性。
障害しょうがい復旧ふっきゅう設計せっけい。
品質ひんしつを重視じゅうししてきました。

今回こんかいの案件あんけんでは、
詳細しょうさい設計せっけいフェーズで成果せいかを出すだすことが重要だじゅうようだと理解りかいしています。
まずは設計せっけい書しょの構造こうぞう化か。
テンプレート化か。
その上うえでコードこーど自動じどう生成せいせい。
そして単体たんたいテストてすと自動じどう生成せいせい。

将来しょうらい的にてきには、
要件ようけんからテストてすとまで一気いっき通貫の生成せいせい基盤きばんを作れるつくれると思いおもいます。

AIだけでなく、
方式ほうしき整理せいりと構造こうぞう設計せっけいの部分ぶぶんで貢献こうけんしたいと考えてかんがえています。
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（日语）——

Q1：クレジットくれじっと基幹きかんの経験けいけんはありますか。
A：クレジットくれじっと専業せんぎょうの経験けいけんはありません。ただし、大だい規模きぼ基幹きかん系けいで品質ひんしつ・トランザクション設計せっけい・ログろぐ基盤きばんを担当たんとうしました。金融きんゆう品質ひんしつの考えかんがえ方かたは理解りかいしています。不足ふそく部分ぶぶんは早期そうきにキャッチきゃっちアップあっぷします。

Q2：生成せいせいAIで品質ひんしつをどう担保たんぽしますか。
A：自由じゆう生成せいせいは使いつかいません。構造こうぞうを固定こていします。出力しゅつりょくはJSONで制約せいやくします。テンプレートを定義ていぎします。レビューれびゅーAgentを入れいれます。テストてすとコードこーども同時どうじ生成せいせいします。

Q3：Springの方式ほうしき理解りかいはありますか。
A：あります。Controller、Service、Repositoryの責務せきむ分離ぶんり。トランザクション管理かんり。例外れいがいハンドリング統一とういつ。BatchとOnlineの分離ぶんり設計せっけい。基本きほん的なてきな方式ほうしきは理解りかいしています。

Q4：エージェント設計せっけいの経験けいけんは。
A：あります。Planner、Executor、Reviewer構成こうせいで設計せっけいしました。RAG連携れんけい。スキーマ強制きょうせい。ClaudeとBedrockで実装じっそうしました。

——こちらからの質問しつもん（日语）——

1）今回こんかいの基幹きかん方式ほうしきは既存きそん踏襲とうしゅうでしょうか。それとも新規しんき設計せっけいですか。
2）詳細しょうさい設計せっけいのテンプレートは既にすでにありますか。
3）AI活用かつようのKPIは何なにを想定そうていしていますか。
4）CC＋標準ひょうじゅんはどの範囲はんいまで適用てきようされていますか。
5）セキュリティせきゅりてぃ審査しんさや監査かんさ要件ようけんはどのレベルれべるですか。

——English 2–3 minute self introduction——

My name is Andrew Saintway Sheng.

I have been working in Japan since 2016.
All my work has been in a Japanese business environment.
I have experience from requirement definition to design, development, and operations.

My main focus is backend engineering.
I have worked with Python and Java.
I understand Spring-based architecture.
I also work with AWS and GCP.

In recent years, I have focused on Generative AI and LLM systems.
I designed internal AI agent platforms.
I built RAG-based systems.
I used Amazon Bedrock and Claude.
I implemented structured prompt templates.
I enforced JSON schema outputs.
I designed multi-agent architectures.

I do not only build PoCs.
I design structure first.
I define templates.
I control outputs.
I add validation agents.
I generate test code together with business code.

In large-scale systems, I handled high-volume data processing and logging infrastructure.
I understand transaction control.
Idempotency.
Failure recovery design.
Quality and stability are important to me.

For this project, I understand that the key point is the detailed design phase in June.
First, we structure the design documents.
Then template them.
Then connect AI for code generation.
Then generate unit tests automatically.

In the long term, we can build an end-to-end generation platform.
From requirements to testing.

I would like to contribute not only in AI, but also in architecture structuring and system design.

Thank you.

——Possible questions and answers（English）——

Q1: Do you have experience in credit card core systems?
A: I do not have direct credit card experience. However, I worked on large-scale core systems with strict quality and transaction requirements. I understand financial-level quality standards and can quickly catch up.

Q2: How do you ensure quality in AI-generated code?
A: I do not allow free-form generation. I enforce structured JSON outputs. I use templates. I add review agents. I generate unit tests together with business logic.

Q3: How deep is your Spring knowledge?
A: I understand layered architecture. Controller, Service, Repository separation. Transaction management. Exception handling. Batch and online separation design.

Q4: What is your agent design approach?
A: I use Planner, Executor, and Reviewer architecture. I combine RAG with schema validation. I control outputs strictly.

——Questions I can ask them（English）——

  1. Is the core system based on an existing architecture or a new design?
  2. Do you already have detailed design templates?
  3. What KPI do you expect from AI adoption?
  4. How strict are the security and audit requirements?
  5. How widely is CC+ standard applied?

——项目介绍（日语，避免公司名）——

2025年ねん6月がつ開始かいし
社しゃ内ないエージェント基盤きばん構築こうちくプロジェクトぷろじぇくと

AWSの生成せいせいAIサンプルさんぷるをベースべーすに設計せっけいしました。
BedrockとClaudeを利用りようしました。
MCP構造こうぞうを採用さいようしました。
RAG連携れんけいも実装じっそうしました。
複数ふくすうLLMを統合とうごうしました。
出力しゅつりょくをJSONで制御せいぎょしました。
Terraformレビューれびゅー自動じどう化かも組みくみ込みこみました。
エージェント設計せっけいと全体ぜんたいアーキテクチャを担当たんとうしました。

2025年ねん4月がつ開始かいし
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構築こうちく

監視かんしアラートをLLMで要約ようやくします。
原因げんいん推定すいていを行いおこないます。
ナレッジ検索けんさくをRAGで実装じっそうしました。
プロンプトテンプレートを設計せっけいしました。
段階だんかい的にてきにLLMを統合とうごうしました。
構造こうぞう化か出力しゅつりょくを徹底てっていしました。

2021年ねん6月がつ開始かいし
推薦すいせんシステムしすてむAPI開発かいはつプロジェクトぷろじぇくと

PythonでAPIを実装じっそうしました。
リアルりあるタイムたいむ更新こうしんを行いおこないました。
CI/CDを構築こうちくしました。
単体たんたいテストてすと自動じどう化かを推進すいしんしました。
品質ひんしつ向上こうじょうと開発かいはつ効率こうりつ向上こうじょうに貢献こうけんしました。

面接準備 - クレジットカード会社向け生成AI開発案件

自己紹介（日文）

はじめまして。聖禕太郎と申します。日本語ではひじりいたろうって呼んでください。

去年の年末から今にかけて、AWSのサーバーレスの基盤高度化プロジェクトに参加していました。その前は、SynXという会社でAI関係の仕事をしていました。

私自身の強みは、AIとインフラの両方に対応できることです。例えば、LambdaとかDynamoDBとか、そういうAWSのサービスを日々使っています。それから、LangChainとかRAGとか、AIの仕組みも使うことができます。

あと、大規模なシステムの開発経験もあります。MonotaROというところで物流システムの開発仕事をしていました。その現場では毎日大量のデータを扱っていました。

この案件には、すごく興味のある内容が多いです。特に、生成AIで設計を自動化する部分は、私が研究中なので、是非チャレンジしたいです。

簡単な自己紹介でした。よろしくおねがいします。

自己紹介（英文）

Hello everyone. My name is Andrew Saintway Sheng. You can call me Andrew.

I’m really happy to be here today. Let me tell you a little bit about myself.

I have about 8 years of experience in software development in Japan. Recently, I worked on an AWS serverless project. We did performance testing, cost optimization, and observability improvements.

Before that, I worked on AI-related projects. I built a system that uses LLM to help with monitoring and alert analysis. I used LangChain and RAG for that.

I think my strength is that I can handle both AI and infrastructure work. I know AWS services like Lambda, API Gateway, DynamoDB. And I also know AI frameworks like LangChain.

I’m very interested in this job. The part about using AI to automate design work is exactly what I’ve been studying.

Thank you for your time. I look forward to talking with you.

想定質問と回答（日文）

質問1: 今までで大変だった仕事はなんですか？

回答：
一番大変だったのは、MonotaROでの物流システムの開発ですね。大量の並行処理の問題がありました。始めたばかりのころは、システムの速度が遅く、ユーザーから苦情がありました。キャッシュと非同期処理を使って、問題を解決しました。このプロジェクトで、限られたリソースでシステムのパフォーマンスをどう上げるかを学びました。

質問2: AIエージェントの経験はありますか？

回答：
はい、あります。前の会社で、AI監視システムを作りました。LangChainとRAGを使いました。システムは監視アラートを自動分析し、問題の原因を判断できました。AIエージェントの特徴は、複雑なタスクを分割して、一歩一歩完了させるとことだと思っています。この案件には、この経験を活かしたいと考えています。

質問3: Javaの経験はどのくらいありますか？

回答：
Javaの経験は約5年です。前のMonotaROでは、Javaで認証システムを作りました。Spring Bootを使ったプロジェクトもあります。最近はPythonをよく使っていますが、Javaの基礎は覚えています。この案件では、やりながら覚えて、早急に慣れるつもりです。

質問4: フレームワークについての理解は？

回答：
SpringとSpringBootならわかります。レイヤードアーキテクチャや、トランザクション管理の経験があります。この案件に必要なアーキテクチャ設計では、最も重要なのは要件を構造化することです，之后AIを使ってコードを自動生成します。これで、開発効率を大幅に向上できると思います。

質問5: リーダー経験はありますか？

回答：
はい、あります。前の会社で、プロジェクトリーダーをやりました。5人チームを管理しました。要件分析、設計、開発、テストを担当しました。今振り返ると、最も重要なのはチームメンバーと密にコミュニケーションを取ることだと思います。そして、問題を大きくならないうちに解決することも重要です。

面接官への質問（日文）

  1. この案件で、AIをいつから本格導入予定ですか？

  2. アーキテクチャの設計は誰が中心と考えていますか？私の役割は何ですか？

  3. チーム構成はどうなっていますか？AI担当とインフラ担当は別々ですか？

  4. 生成AIを使ってコード生成は国産ですか、それとも私が構築する必要がありますか？

  5. この案件の成功基準はどのように測りますか？

  6. 長期的なキャリアパスはどうなっていますか？

プロジェクト紹介（日文）

プロジェクト1: AI監視自動化システム

期間: 2024年4月 ～ 2025年5月

このプロジェクトはAI監視自動化システムです。設計と開発を担当しました。

具体的には、ZabbixとLLMを使って、監視アラートの自動分析と原因推測を行いました。システムはアラートの原因を自動判断し、予測できる問題も特定できました。

使用した技術はPython、LangChain、Milvus、RAG、MCPです。

このプロジェクトを通じて、AIと既存のシステムを組み合わせる方法を学びました。

プロジェクト2: AGV制御システム

期間: 2024年1月 ～ 2024年4月

このプロジェクトはAGV、すなわち自動導引車の制御システムです。設計と開発を担当しました。

具体的には、Pythonのasyncioを使って非同期処理を行い、効率的な搬送タスク管理を実現しました。このシステムは一日に数万件のタスクを処理します。

使用した技術はPython、asyncio、MySQL、Mermaidです。

このプロジェクトを通じて、大規模システムの設計と開発を学びました。

プロジェクト3: AWSサーバーレスの基盤高度化

期間: 2025年12月 ～ 2026年2月

このプロジェクトはAWSサーバーレス基盤の高度化です。設計と実装を担当しました。

具体的には、k6、InfluxDB、Grafanaを使って、負荷テストのリアルタイム可視化を行いました。それから、Lambdaの様々な最適化もしました。例えば、ARM64マイグレーション、Provisioned Concurrency設定、キャッシュ実装などです。

これらの最適化を通じて、Lambdaのコストを20%削減し、障害対応時間を50%短縮しました。

使用した技術はAWS Lambda、API Gateway、DynamoDB、CloudWatch、X-Ray、AWS CDK、k6、Grafanaです。

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2026-02-20
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