AI時代でも生き残るエンジニアの条件、米国ビッグテックのシステムデザイン、アルゴリズム思考、オープンソース実務の完成

6週間以内にNetflix・Tesla・Meta・Tinderなど30のシステムを直接設計し、

オープンソースのポートフォリオまで一度に完成させるコースです。

この講義で確実に得られる3つのこと

1. ビッグテック30件の実戦システムデザイン設計経験

- 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や履歴書に活用できるよう、テンプレートを提供

3. 実際に運営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寄与

• 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つ以上のPRを送り、

  最初のPRがマージされた際、Collaborator権限 ＋ 履歴書に記載可能な実務OSS経歴の確保 that you can include on your resume.

  
  

🚀 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。

シリコンバレーのインタビュー公開
スタンフォードで、ジョコーディング（JoCoding）出身のAIニュースレター「ヌンオジ」作家さんと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について触れています。
👉 EO記事インタビュー全文: シリコンバレーで学んだ、代わりのいない人たちの秘密（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成長した開発者の物語 https://eopla.net/magazines/35688

スレッズ

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

シリコンバレー・ビッグテックのシステム設計の秘密。 テスラ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・インタビュー対策を実務型で学習します。
最後には自分だけのサービスを直接設計し、SLO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+)にリファレンスとして紹介され、ポートフォリオや履歴書の強力な実績となります。ご希望であればLinkedIn/履歴書のリンクも併せて掲載 → 採用担当者への直接的なアピールになります。

アップル、メタ、テスラ、スナップチャットなど、様々な米国のビッグテックとの面接を経験しながら、米国はグローバル企業でテラバイト以上のデータを扱い、常にユーザーのために悩み抜く集団であることを深く悟りました。これにより、米国のグローバル企業では1千人、あるいは1万人以上の履歴書を判断するための壁は高くなり、アルゴリズムとシステムデザインの能力はより重要になりました。

また、現在サイドプロジェクトを一人で進めている方々が、どのようなシステムデザインを行えば良いポートフォリオになるのか、主体的に解決できるようになるでしょう。

アップル、グーグル、ネフリックス、メタ、OpenAIなど、多様なビッグテックのエンジニアの方々による少人数グループ教育、アメリカのエンジニア、インド、中国など様々な国で教育を受けた人材とのペアプログラミング、討論型授業を通じて、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設計といったカリキュラムを学び、アップル、テスラ、メタなどと面接した経験をもとに、実際のシステムに基づいた実習講義を作成す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の覇権を巡ってIT戦争を繰り広げている今、この講義を足がかりに、アメリカ・中国・韓国が並んでエンジニアの側面から「レシピだけを借りてくるエンジニア」ではなく、本質の核心を理解し、新しいものを具現化できる力を養っていただくこと。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、テスラ FSD、Spotify、CI/CD パイプラインなど

実際の事例に基づき、「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」を深く扱います。

- 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/インデキシング、キャッシュ戦略、OOD設計原則を

実践的な例題とともに練習します。

- 機械学習システムデザイン(NEW)

- テスラFSDスタイルのパイプライン（学習→デプロイ→観測）を例に

MLモデルを実際のプロダクションに導入する構造を説明します。

- 大規模トラフィックスケーリング＆障害復旧設計

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

インタビューで説明できるレベルに構造化します。

- 継続的なQ&A / 1年間の追加学習資料の提供

- 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/国内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 for scenario and algorithm content to prepare for interviews at FAANG and US/domestic companies

🔥 特別学習資料プロモーション 1年メンバーシップ無料提供支援

• FAANGまたは米国AI企業/国内のネイバー・カカオ・ライン・クーパン・ベミン・ダン・トスの面接既出問題、インタビュー戦略を提供

• 実務中心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、転職を準備しながら、シリコンバレーのビッグテックのシステムデザイン面接レベルまで到達したい方

- 履歴書に書けるような実際のサービス設計・運用およびオープンソースへの寄与経験がない就活生・ジュニア開発者

- 新規サービスをゼロから設計しなければならないリード/アーキテクトポジションを準備中の方

- 「自分も一度はアメリカやグローバル企業に挑戦してみたい」と思いながらも、実行に移せずにいた方

- アルゴリズム Leetcode レーティング 1800+ に挑戦したい方 - 特別学習資料プロモーション 1年間のメンバーシップ無料提供を支援

面接の準備をしていると、このような瞬間があります。
問題はある程度解けるのに、いざ実際のインタビューになると、なぜ説明がうまくまとまらず、設計がぶれてしまうのだろうか。

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の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作られた機能です。

単に正解コードを提出する方式ではありません。
実際の面接のように、以下の順序で思考し回答する訓練を行うことになります。

• 要件定義

• API設計

• Happy Pathの実装

• バリデーション / エラーハンドリング

• Tests

• 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です。

問題はDoorDash、Uber、Netflix、Spotify、Amazon、Metaスタイルの実務型シナリオに基づいて構成されており、
Python / Java / Kotlin / C++で練習できるように作成しました。

また、Code Craft Interviews以外にも
AI履歴書分析レポート、パーソナライズされたポジションの推薦、アルゴリズム解答コードの分析、
そしてシステムデザインの問題を直接ダイアグラムで描きながら、AIと一緒に設計段階を学習する機能まで提供しています。

特にこのような方々に適しています。

• アルゴリズム問題はある程度解けるが、実務型のコーディング面接が苦手な方

• 良いコード、設計、説明力まで同時に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プロセスを訓練したい方

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。

そして4月講義の購入者の方々には
優先的に1ヶ月無料利用特典を提供する予定です。
5月中に4月購入者を対象としたクーポンコードを一括でメール送信する予定です

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を指摘しながら設計の説明をすることができます。

- 30個以上の実践的なシステムデザインの例題をもとに、拡張性・信頼性の設計に関する質問に対してトレードオフを交えて回答することができます。

- 自分だけのサービス一つを、要件定義 → 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てポートフォリオに入れることができます。

- 累計ダウンロード数8.6K+のオープンソースAIコーディングエージェントに寄与した実際のPRリンク/エビデンス資料を

履歴書、LinkedInに記載できます。

- 希望される場合、私のThreads / Substack / コミュニティチャネルにて優秀な設計をリファレンスとして紹介し、履歴書のポートフォリオに使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最初から最後まで設計するプロジェクトを進行します。
優秀な設計は公式リファレンスとして紹介されます。

（履歴書やポートフォリオに追加できるようにします）

同意時、Threadチャンネル (4.4K+) および Substack(有料購読ニュースレター 460+) に

優秀設計リファレンスとして紹介します。
ご希望の場合はLinkedInや履歴書のリンクも併せてプロモーションいたします。(カ카오、CJなどの大手企業購読者コミュニティを含む)(Including subscriber communities from major corporations such as Kakao and CJ)

アップデート：シリコンバレーの実践適用＆オープンソーストラック

- 現在、累計ダウンロード数13K+ - 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)を実際に運営しています。

- 当該エージェントをPublic Repoとして公開し、受講生の皆様がオープンソースへの寄与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。

[1.25/2026 アップデート]

- AIコーディングエージェントに使用されるトークン圧縮Rustライブラリをオープンソースとして公開しました。このライブラリは実際のサービスに適用されており、受講生の皆さんの貢献がマージされることで、ポートフォリオや履歴書に反映できるようにしました。以下は該当するGitHubのリポジトリです。

[3/2026 アップデート]

• Snailer マルチモデルコーディングエージェント 8.6K+ ユーザーのためのGUI Mac用デスクトップアプリが、オープンソースとして公開・配布されています。

  
  

キャリア特典

- 初めてのPRがマージされるとCollaborator権限（ブランチ保護

、PR必須）付与 → 履歴書/ポートフォリオ記載例を提供

- 就職・転職に直結する提示可能な証拠（ドキュメント、ダイアグラム、OSSへの寄与）を確保します。

質問はQ&Aに自由に残してください。皆さんの設計が実際のレファレンスとして引用される可能性があります！

この講義を作った人

• シリコンバレーの生存者 | 米国カタツムリ

  Global Tech Sceneの最前線で積み上げた経験とノウハウをもとに、非専門家が技術の壁を越えてビジネスの主役になる道筋を提示します。

  • 現）シリコンバレーAIコーディングエージェントスタートアップ創업者

    • 独自開発のAIツール「Snailer CLI」運営 (13K+ ダウンロード)

    • Google for Startups Program 選定

  • 元）米国ビッグテックおよび有望スタートアップエンジニアキャリア

    • Amazon最終面接段階、起業のために辞退

    • シリコンバレー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

  • 検証された教育能力

    • ソウル市内4年制大学 コンピュータ工学・経営学ダブル専攻および多数の起業経験

    • 累計受講生1,100人以上を輩出、SNS Threads 4.4K以上 / Substack フォロワー460人以上を保有

    • スレッズ：https://www.threads.com/@rich_l_2024?igshid=NTc4MTIwNjQ2YQ==

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

  
  

受講前のご注意事項