エンジニアリング面接 — 採用担当者が際立つためのガイド

成長段階にある企業のエンジニアリングリーダーに、最優先事項は何かと尋ねると、おそらく「採用」と答えるでしょう。仕事を引き受けるという決断が、会社と候補者の両方にとってどれほど大きなものであるかを考えると、数時間の面接は非常に短いように思えます。私たちは、その時間を最大限に活用して、候補者とDatabricksの双方が、その役割が適切かどうかを理解できるよう、面接プロセスを設計したいと考えています。私たちは、あなたについて学び、あなたが最善の決断を下すために必要な情報を確実に得られるようにしたいのです。これを実現する最善の方法の1つは、対話と協調性を重視した面接を設計することです。現実世界の問題は、複雑で厄介です。私たちは、特定のソリューションを見るよりも、候補者が抽象的な課題をどのように解決するかを理解したいのです。

面接プロセスに入る前に、候補者にDatabricksのデータチームについて理解してほしいことは何ですか？

Databricksが運用するインフラストラクチャの規模にもかかわらず、私たちのエンジニアリング組織は比較的少数です。私たちは何百万もの仮想マシンを運用し、1日にテラバイトのログを生成し、エクサバイトのデータを処理しています。この規模では、クラウドハードウェア、ネットワーク、オペレーティングシステムの障害は日常的に発生しており、当社のソフトウェアは、これらからお客様を適切に保護する必要があります。これらすべてを200人未満のエンジニアで行っています。

私たちの規模は、各エンジニアリング課題に最適なソリューションだと信じるテクノロジーを採用または作成する柔軟性があることを意味します。その裏返しとして、インフラストラクチャの多くの部分がまだ成熟途上にあり、多くのイニシアチブの懸念事項は単一のサービスを超えて拡大します。まだスタートアップでもあるため、所有権と責任の境界が常に明確であるとは限りません。つまり、変更を加えやすく、コアの焦点分野外に影響を与えることができ、他の場所よりもプロジェクトの多くの部分を所有することになります。

Databricksで働いた後、何のマスタースキルを習得しますか？ビッグデータと機械学習の分野でスケーラブルなシステムを構築できるようになります。ほとんどのエンジニアは、日常業務で応用機械学習を行うわけではありませんが、私たちは、お客様のためにさまざまな業界でそれがどのように使用されているかを深く理解しています。

技術的な面接の質問にどのように準備できますか？

当社のエンジニアリング面接は、45分から90分間の技術およびソフトスキルの評価の組み合わせで構成されます。一部の技術面接は、データ構造とコンピュータサイエンスの基礎に焦点を当てたより伝統的なアルゴリズムの質問ですが、私たちはハンズオンの問題解決とコーディング評価に移行しています。アルゴリズムの質問であっても、候補者は希望すればホワイトボードではなくラップトップで問題に取り組むことができます。これは、より現実的な環境でコードをどのように書くかを知るのに役立ちます。コーディングの質問では、アルゴリズムの知識よりも、設計、コード構造、デバッグ、新しいドメインの学習に重点を置いています。たとえば、一部の技術的な質問では、おそらくあなたが慣れていない言語/フレームワークを使用するため、ドキュメントを読み、新しい分野の問題を解決する能力を示す必要があります。その他の質問では、機能仕様に従って、段階的に複雑なプログラムを構築します。

また、候補者の経歴、職務経験、役割に基づいて面接を調整します。フルスタックの役割については、Web通信（http、websockets、認証）、ブラウザの基本（キャッシング、jsイベント処理）、API +データモデリングの基本により多くの時間を費やします。低レベルのシステムエンジニアリングについては、マルチスレッドとOSプリミティブを強調します。

準備のために3つのことをお勧めします：

1. オンラインでコーディングの問題を見つけて、完全に解決する練習をしてください。これは、ソリューションを見ずに完全な動作コードとテストを作成することを意味します。テストの作成は重要です。一部の技術的な質問にはいくつかの段階があるため、面接中に迅速な編集/コンパイル/デバッグループのためにテストハーネスをすばやくセットアップできる必要があります。これは、日常業務で行うのと同様です。
2. コンピュータサイエンスの基礎を復習してください。一般的なデータ構造、各メソッドの実行時間とメモリ使用量、および使用する言語でのインターフェースを理解してください。GitHubにあるこの技術面接ハンドブックは、さまざまなデータ構造の良い概要ですが、マルチスレッド、並行処理、ロック、トランザクションなどのシステム概念も学習する必要があります。
3. 模擬面接を行ってください。模擬就職面接の時間的プレッシャーと対話は、本番前に慣れるのに役立ちます。友人にあえて知らない質問をしてもらい、必要に応じてヒントを出してもらいましょう。

Dev ToolsチームのHaoyiが、面接を効果的に行う方法についての素晴らしいブログ記事を書いており、面接の構造と私たちが求めるものについて良い洞察を与えてくれます。

面接中に最もよく見られる間違いは何ですか？

面接で求めるものと準備方法をカバーしたので、エンジニアの就職面接中に意識的に避けるべきことがいくつかあります。

最も重要なのは、その役割に対する情熱や関心の欠如です。覚えておいてください、あなたも会社を面接しており、あなたがマッチングに投資していることを示すことが重要です。Databricks製品に慣れていない、質問をしない、そして一般的に面接官に会話全体を主導させることは、あなたが興味を持っていない兆候です。あなたがあなたに挑戦し、あなたのスキルと興味を掘り下げる面接プロセスを望むのと同じように、私たちは厳しい質問をし、私たちを知るために時間をかける候補者を好みます。

技術面接の場合、候補者が機能しないソリューションを追求している場合、実装に多くの時間を費やす前に、それに気づいてもらうように努めます。面接官が質問している場合、それは彼らがあなたを別の道に導こうとしている可能性が高いです。単一のトラックソリューションに固執するのではなく、少し立ち止まって、新しいヒントや質問でアプローチを再考してください。面接官はおそらく同じ質問を何十回も尋ね、さまざまなアプローチを見てきたことを忘れないでください。また、同様の方法で助けを提供するチームと協力する現実世界での対応方法を見たいと思っています。

職務経歴とソフトスキルに焦点を当てた面接では、具体的な例を挙げてください。一般的な一般的な説明から始めるのは構いませんが、過去の職務経歴の具体的な例が質問にどのように答えるかについてのストーリーを語ってください。職務経験について話すときは、（1）問題を明確に定義し、（2）あなたの解決策、（3）結果、および（4）改善に関する反省を述べるようにしてください。よく考えられた回答を提供する良い方法は、STAR面接応答テクニックを使用することです。

あなたのチーム（現在および過去）の成功し、影響力のあるエンジニアに見られる資質は何ですか？

Databricksのようなスタートアップでは、成功したエンジニアに最も見られる重要な資質はオーナーシップです。私たちは急速に成長しており、毎週多くの新しい課題をもたらしますが、責任がチーム間でどのように分割され、優先順位がどのように決定されるかは必ずしも明確ではありません。優れたエンジニアは、現在のチームの責任に限定されない、最も影響力のある問題を引き出すことによって、この曖昧さを処理します。時には、ソリューションの構築に直接役立つこともありますが、多くの場合、他の人に作業の優先順位付けを促すことです。

私たちが特にキャリアの初期段階にある人々に焦点を当てる2番目の資質は、学習し成長する能力です。知識の派生物は、候補者の現在の技術スキルよりも重要であることがよくあります。私たちが解決しているエンジニアリング問題の多くには、従うべき既存のテンプレートがありません。つまり、CPU命令の最も低いレベルから、ブラウザでの視覚化のレンダリング方法まで、より大きなシステムを考慮するために、抽象化のレイヤーを継続的に突破する必要があります。

これらの資質を面接でどのように見てきましたか？オーナーシップを多く示すエンジニアは、過去の仕事で依存していた隣接システムについて詳細に話すことができます。たとえば、使用した特定のストレージレイヤーまたはビルドシステムの長所と短所、およびその理由を知っています。また、ツールの改善やプロセスの変更を通じて、チームをより効果的にするための変更を作成することもよくあります。成長は、過去の仕事の振り返りを通して現れます。完璧なソリューションはなく、優れたエンジニアは次に何をすべきか、またはどのように異なることをすべきかを知っています。多くの候補者は、成長する機会が次の仕事を選ぶ際の主な基準であると言いますが、彼らはすでに成長のために何をしているかを話せるはずです。それはサイドプロジェクト、最近学んだ新しいテクノロジー、開発環境の改善、または現在の役割で育成しているメンター関係かもしれません。

チームではどのような課題に取り組んでいますか？これらの課題を成功させるために、どのようなスキルを持つ候補者を探していますか？

Workspaceチームは、非常に幅広い製品ユースケースをサポートしており、チームのほとんどのメンバーはフルスタックで開発を行っています。私たちは、新しい技術を素早く習得する能力を示したジェネラリストを探しています。また、顧客とのやり取りも非常に多いため、ユーザーを深く理解し、要件を形成できるエンジニアが必要です。チームメンバーの何人かは、過去に自身のスタートアップを立ち上げた経験があるか、スタートアップの初期メンバーとして働いた経験があります。

ある役割を理解する最善の方法の1つは、「この役割で何のエキスパートになれるだろうか？」と自問することです。Workspaceチームにおいては、主に3つのスキルが該当します。

1. 新しい技術を素早く習得すること。 Workspaceチームは、多くの探索的およびプロトタイプ開発を行っています。チームには多くのジェネラリストがおり、プロダクトセンスと、既存の技術を新しい問題に適用する能力を組み合わせる必要があります。良い例としては、Databricksホスト型クラウドでDatabricks Clusters上で実行するために、オープンソースのJupyterを適応させたことが挙げられます。もう1つは、リアルタイムWebクライアントに更新をストリーミング配信するためのPub/SubインフラをGraphQL API経由で作成したことです。
2. データサイエンス、機械学習、データ分析に関するワークフロー。 私たちはこれらのペルソナ向けの製品を構築しているため、さまざまな業界や企業規模の多様なお客様におけるデータサイエンティストやデータエンジニアの日常的なワークフローを深く理解することになります。このチームのエンジニアは、お客様やField Engineering内の社内カスタマーチャンピオンと定期的に接する機会があります。
3. JVM上でのスケーラブルなWebサービス設計。 私たちのチームは、ステートフルノートブックとWorkspaceのコアバックエンドに取り組んでおり、多くの場合、当社の規模のサービスに特有の設計上の課題に直面します。チームの全員が、リソースプリミティブ（CPU/メモリ/IO/ネットワーク）と、分散型耐障害性アーキテクチャでのそれらの使用方法を最適化する方法について深い理解を深めます。

Databricksでは、私たちが話してきたような特性を体現するソフトウェアエンジニアを常に探しています。現在私たちが取り組んでいる課題のいくつかに関心がある方は、採用ページをチェックして、面接にお申し込みください！

Ted TomlinsonはDatabricksのエンジニアリングディレクターです。彼はWorkspaceチームを管理しており、同チームはDatabricksのフラッグシップである共同ノートブック製品と、さまざまな環境でインタラクティブなデータサイエンスと機械学習を可能にするために使用されるサービスを担当しています。

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