👨💻 はじめに
Googleでシニアソフトウェアエンジニアを務める佐藤です。今回の「エンジニアのリアルな経験談シリーズ」では、「トップエンジニアが語る、技術面接の攻略法」をテーマに、私がこれまで500件以上の面接を実施してきた経験から、「落ちる人」と「受かる人」の決定的な違いを徹底解説します。
特に、「アルゴリズム問題」と「システム設計問題」に焦点を当て、実際の面接で使える具体的な解答フレームワークを大公開。最後には、**面接官が最も評価する「質問の仕方」**も紹介します！
📌 この記事で学べること:
- アルゴリズム問題で5分以内に解法を思いつく思考法
- システム設計問題で**「スケーラブル」と評価される**設計手順
- 面接官が内心「この人すごい！」と思う振る舞い方
💡 1. アルゴリズム問題を「確実に解く」3ステップ戦略
ステップ1: 問題を「自分の言葉で」言い換える
❌ 「えっと、この問題は...」
⭕ 「要するに、〇〇を△△する問題ですね。入力は〜で、出力は〜が期待されています」
ステップ2: ブルートフォース解法から最適化へ
# 例: 2Sum問題
# ブルートフォース解法 (O(n^2))
def two_sum(nums, target):
for i in range(len(nums)):
for j in range(i+1, len(nums)):
if nums[i] + nums[j] == target:
return [i, j]
# 最適化解法 (O(n))
def two_sum_optimized(nums, target):
hashmap = {}
for i, num in enumerate(nums):
complement = target - num
if complement in hashmap:
return [hashmap[complement], i]
hashmap[num] = i
ステップ3: テストケースを「意地悪なパターン」まで考える
- エッジケース例:
- 空配列
- 巨大な入力サイズ
- 負の数値
🏗 2. システム設計問題で「Google流」解答フレームワーク
1. 要件定義フェーズ
-
「数字」で具体的に:
- 想定QPS: 1,000 → 10,000 - データサイズ: 1TB/月 - 許容レイテンシ: 200ms (p99)
2. 高レベル設計
-
コンポーネント図を描く:
Client → CDN → API Gateway → Microservices → DB/Cache
3. 深堀りポイント
-
「ボトルネック」を特定:
1. DBが単一障害点 → レプリケーションを提案 2. キャッシュ戦略が必要 → Redis + 適切なTTL設定
🎤 3. 面接官が「採用したい！」と思う振る舞い方
✓ やってはいけないこと:
- 黙り込んで考える（思考過程を言語化する）
- 問題を理解せずにコーディング開始
✓ 高評価を得る行動:
-
「仮説」を立てて確認:
「まずはハッシュマップを使う方向で考えていますが、どうでしょうか？」 -
トレードオフを議論:
「この設計では一貫性と可用性のトレードオフが発生しますが、〜の理由でこちらの選択肢を推奨します」
📌 4. 絶対に準備すべき「5大テーマ」
- データ構造: ハッシュテーブル、木構造
- アルゴリズム: ソート、DFS/BFS、DP
- システム設計: ショートURL、チャットシステム
- DB設計: インデックス、トランザクション
- クラウド: スケーリング、負荷分散
🎯 まとめ：今日から始める「面接対策」3つのアクション
- 「声に出して」問題を解く習慣をつける
- システム設計は**「数字」から始める**
- **「なぜその解法を選んだか」**を説明できるようにする
💬 あなたが経験した「面接あるある」をコメントで教えてください！
次回は「ChatGPT時代のエンジニアに求められるスキルとは？」を解説予定です。
（画像キャプション: Googleの技術面接を行う会議室）
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#技術面接完全攻略 #FAANG合格術 #アルゴリズム思考 #Googleエンジニア
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