AI時代にも生き残るエンジニアの条件、アメリカのビッグテックのシステム設計、アルゴリズム思考、オープンソース実務の完成

6週間でNetflix・テスラ・メタ・Tinderの30個のシステムを自ら設計し、

オープンソースのポートフォリオまで一気に完成させるコースです。

この講義で確実に身につく3つのこと

1. ビッグテック30個の実践的なシステム設計経験

- Netflix・テスラFSD・Meta・Spotify・CI/CDパイプラインなど

- 分散システム、DB、キャッシュ、MQ、障害復旧、スケーリングまで、実際の面接レベルで練習

2. 自分だけのサービスアーキテクチャ → DB → スケーリングまでのフル設計

- SLOの数値化 → 要件定義 → アーキテクチャ → データモデル → スケーリングプラン

- 最終プロジェクトはポートフォリオ／履歴書に載せられるよう、テンプレートを提供

3. 実際に運用されているオープンソースAIコーディングエージェントへのPR貢献

• ダウンロード RustベースのCLIエージェント（Snailer）に

  少なくとも1件以上のPRを送り、

  初回のPRがマージされるとCollaborator権限を獲得し、履歴書に書ける実務OSS経験を確保できます.

  
  

🚀 シリコンバレーのビッグテックにおけるシステム設計の秘密。

シリコンバレーインタビュー公開
スタンフォードで、ジョコーディング出身のAIニュースレター「ヌノジ」の著者の方にインタビューを行いました。私がシリコンバレーで直接運営しているスタートアップに本講義のシステム設計を適用している内容を扱っています。
👉 EOアーティクルインタビュー全文：シリコンバレーで学んだ、代替されない人々の秘密（開発者編）

• シリコンバレーで生き残る：1年でジュニアからシニアへと成長した開発者の物語 https://eopla.net/magazines/35688

スレッド

https://www.threads.com/@noon.oji/post/DPxfkalEa70?xmt=AQF0d1--rNTDuzz4FWPsK-AD5DjZPI-3A73KvjLY1ERCkQ&slof=1

シリコンバレーのビッグテックにおけるシステム設計の秘密。 Tesla FSD・Netflixストリーミング・Metaインフラを事例に、分散システム、DB、スケーリング・面接対策を実務形式で学びます。
最後には自分だけのサービスを自ら設計し、SLOの数値化→アーキテクチャ→データモデル→スケーリングまで完成させます。
優秀な作品はThread(3.8K+)/Substack(420+)で参考事例として紹介され、ポートフォリオや履歴書における強力な証拠になります。ご希望の場合はLinkedIn/履歴書のリンクも併せて掲載し、→採用担当者に直接示せる証拠になります

Apple、Meta、Tesla、Snapchatなど、さまざまな米国のビッグテック企業との面接経験を通じて、米国のグローバル企業はテラバイト以上のデータを扱い、常にユーザーのために考え続ける組織であることを深く実感しました。その結果、米国のグローバル企業では1千人または1万人以上の応募者の履歴書を判断するためのハードルが高くなっており、アルゴリズムとシステムデザインの能力が重要になっています。

また、現在サイドプロジェクトに一人で取り組んでいる方々が、どのようなシステム設計をすればよいポートフォリオになるのかを主体的に解決できるようになります。

Apple、Google、Netflix、Meta、OpenAIなど、さまざまなビッグテックのエンジニアの方々から少人数グループで教育を受け、アメリカのエンジニアやインド、中国などさまざまな国で教育を受けた人材とのペアプログラミングやディスカッション形式の授業を通じて、システムデザイン、アルゴリズム、フロントエンド、DB設計、OOD設計などのカリキュラムを学び、Apple、Tesla、Metaなどの企業と面接を受けた経験をもとに、実際のシステムに基づいた実践的な講義を作ることになりました。皆さんと共有することで、アメリカと中国がAI覇権をめぐってIT戦争を繰り広げている今、この講義を足がかりとして、アメリカ、中国、韓国がエンジニアリングの面で、単にレシピを持ってきて使うだけのエンジニアではなく、本質の核心を理解し、新しいものを実装できるよう、その力を身につけていただくこと。それがこの講義のビジョンであり、目的です。

この講義の特徴

- グローバルサービス設計

- Netflix、Tesla FSD、Spotify、CI/CDパイプラインなど

実際の事例をもとに、「どのように設計し、どのようなトレードオフを選択したのか」を深く掘り下げます。

- データベース & オブジェクト指向設計

- RDBMS vs NoSQL、シャーディング／インデックス作成、キャッシュ戦略、OOD設計原則を

実践的な例とともに練習します。

- 機械学習システム設計（NEW）

- テスラFSDスタイルのパイプライン（学習→デプロイ→可観測性）を例に

MLモデルを実際のプロダクションにデプロイする構成を説明します。

- 大規模トラフィックのスケーリング＆障害復旧設計

- LB、CDN、MQ、Redis/Cache、Blob(S3)、WebSocket、Proxy、Telemetryなどを

面接で説明できるレベルまで構造化します。

- 継続的なQ&A／1年間の追加学習資料サポート

- 受講後もシステムデザインについて自由に質問可能

- FAANGおよび米国・韓国企業の面接対策用シナリオ・アルゴリズムコンテンツ1年間メンバーシップ無料提供.

🔥 特別学習資料プロモーション 1年間のメンバーシップを無料提供 サポート

• FAANGまたは米国AI企業・国内ネカラクパダントの面接過去問、面接戦略を提供

• 実務重視のシナリオベースのシステムデザイン、アルゴリズムコンテンツを提供

  
  

  

  
  

  
  

  

  
  

  
  

  

このような方におすすめです

- 韓国で就職・転職の準備をしながら、シリコンバレーのビッグテック企業のシステムデザイン面接レベルまで到達したい方

- 履歴書に記載できる実際のサービス設計・運用およびオープンソースへの貢献経験がない就活生・ジュニア開発者

- 新規サービスをゼロから設計するリード／アーキテクトポジションを目指している方

- 「自分もアメリカ／グローバル企業に一度は挑戦してみたい」と思いながら、なかなか行動に移せずにいた方

- アルゴリズムのLeetcodeレーティング1800+に挑戦したい方 - 特別学習教材プロモーション：1年間のメンバーシップを無料提供

面接対策をしていると、こんな瞬間があります。
問題はある程度解けるのに、いざ実際の面接になると、なぜ説明がうまくまとまらず、設計が揺らいでしまうのだろうか。

今回追加したCode Craft Interviewsは
単なるLeetCodeスタイルの問題ではなく、実際のビッグテック面接で出題されそうなOOP / API中心の問題を面接の流れに沿って練習できるようにした機能です。

単に正解コードだけを提出する方式ではありません。
実際の面接のように、以下の順序で考え、回答する練習を行います。

• 要件整理

• API設計

• Happy Pathの実装

• バリデーション / エラーハンドリング

• テスト

• トレードオフの説明

つまり、「問題を解く練習」ではなく
面接官の前で優れたエンジニアのように考え、説明する練習に近いものです。.

問題はDoorDash、Uber、Netflix、Spotify、Amazon、Metaスタイルの実務的なシナリオを基に構成し、
Python / Java / Kotlin / C++で練習できるようにしました。

また、Code Craft Interviewsだけでなく
AIによる履歴書分析レポート、希望に合ったポジションの推薦、アルゴリズム解答コードの分析、
さらにシステムデザインの問題を実際にダイアグラムで描きながら、AIとともに設計プロセスを学べる機能まで提供しています。

特にこのような方におすすめです。

• アルゴリズム問題はある程度解けるものの、実務型のcoding interviewが苦手な方

• 良いコード、設計、説明力まで併せて評価される面接に負担を感じている方

• 単なる問題演習を超えて、実際の合格に必要な思考の流れを鍛えたい方

単に問題をたくさん解くサービスではなく、
実際の合格に近い方法で練習できるトレーニング環境を作りたいと考えました。.

bigtechinterview.com

このような方におすすめです

- 面接でSLOを数値で定義し、障害やボトルネックの箇所を指摘しながら設計について説明できます。

- 30以上の実践的なシステムデザイン例をもとに、拡張性・信頼性設計に関する質問にトレードオフを交えて回答できます。

- 自分のサービスを1つ、要件 → アーキテクチャ → DB設計 → スケーリングプランまで文書化し、ポートフォリオに掲載できます。

- 累計ダウンロード数16K+のオープンソースAIコーディングエージェントに貢献した実際のPRリンク／証拠資料を

履歴書やLinkedInに記載できます。

- ご希望があれば、私のThreads / Substack / コミュニティチャンネルで優れた設計をリファレンスとして紹介し、履歴書やポートフォリオに活用できるようにします。

受講の最終プロジェクトとして自分だけのサービスをゼロから最後まで設計するプロジェクトに取り組みます。
優れた設計は公式リファレンスとして紹介されます。

（履歴書またはポートフォリオとして追加できるようにします）

同意いただいた場合、Threadチャンネル（4.5K以上）およびSubstack（有料購読ニュースレター470以上）に

優れた設計のリファレンスとして紹介します。
ご希望の場合はLinkedIn／履歴書のリンクも併せて宣伝します。（カカオ、CJなどの大企業の購読者コミュニティを含む）(Including subscriber communities from major companies such as Kakao and CJ)

アップデート：シリコンバレーでの実践導入 & オープンソーストラック

- 現在の累計ダウンロード数18K+ - RustベースのCLI AIコーディングエージェント（Claude Code/Codexワークフロー）を実際に運用中です。

- 該当エージェントをPublic Repoとして公開し、受講生の皆さまがオープンソースへの貢献を行えるようにします。

- 一緒にオープンソース貢献ガイド講義も追加されました。

キャリア上のメリット

- 最初のPRがマージされると、Collaborator権限（ブランチ保護

,PR必須）を付与 → 履歴書／ポートフォリオへの記載例を提供

就職・転職に直結する提示できる証拠（ドキュメント、ダイアグラム、OSSへの貢献）を確保します。

ご質問はQ&Aにお気軽にお寄せください。皆さんの設計が実際のリファレンスとして引用されるかもしれません！

この講義を作った人

• シリコンバレーのサバイバー | アメリカカタツムリ 

  Global Tech Sceneの最前線で培った経験とノウハウをもとに、非専攻者が技術の壁を乗り越え、ビジネスのオーナーになる道を示します。

  • 現）シリコンバレーのAIコーディングエージェントスタートアップ創業者

    • 自社開発AIツール 'Snailer CLI' 運営（18K+ダウンロード）

    • Google for Startups Program選定

  • 前職）米国ビッグテックおよび有望なスタートアップのエンジニアとしてのキャリア

    • Amazon最終選考段階、起業のため辞退

    • シリコンバレーのAIフィンテックスタートアップエンジニア

    • OpenAI / Meta / Apple / Adobe / Amazon フルスタック・フェローシップ

    • 国内検索エンジンポータル、フィンテック開発

    • AIスタートアップ AR/B2B/SDK開発

  • 実証された教育力

    • ソウル市内の4年制大学でコンピュータ工学と経営学を二重専攻し、複数の起業経験あり

    • 累計受講生1,900人以上を輩出、SNSのThreadsフォロワー4.5K以上／Substackフォロワー470人以上を保有

    • Threads: https://www.threads.com/@rich_l_2024?igshid=NTc4MTIwNjQ2YQ==

    • Substack サブスタック：https://open.substack.com/pub/1234373801

  
  

受講前の参考事項