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・テスラ・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、実際のインタビューレベルで練習

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入れられるよう、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、

  初PRマージ時にCollaborator権限 + 履歴書に書ける実務OSS経歴の確保 to include on your resume.

  
  

🚀 シリコンバレー・ビッグテックの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「ヌンオジ」のライター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扱っています。
👉 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と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+)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し、採用担当者への直接的なアピールに繋がります。

Apple、Meta、Tesla、Snapchatなど、米国の様々なビッグテックとの面接を経験しながら、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悩み抜く集団であることを深く実感しました。そのため、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が高くなり、アルゴリズムとシステムデザインの能力がより重要になっています。

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、主導的に解決できるようになるでしょう。

Apple、Google、Netflix、Meta、OpenAIなど、様々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教育を受け、米国、インド、中国など様々な国のエンジニアたちとペアプログラミングや討論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、米国と中国が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、米国・中国・韓国が肩を並べ、エンジニアの側面において単にレシピを流用する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の設計

- Netflix、Tesla 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/インデックス、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について説明します。

- 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または米国のAI企業、韓国国内の「ネカラクベダント」面接の既出問題および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

- 한국에서 취업, 이직을 준비하면서, シリコンバレーのビッグテック企業におけるシステムデザイン面접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＆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

• Validation / Error Handling

• 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と共に設計段階を学習する機能まで提供しています。

特に次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が、実務型のコーディング面接（coding interview）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、
実際の合格に近い形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を指摘しながら設計の説明ができるようになります。

- 30個以上の実戦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できるようになります。

- 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、LinkedInに記載できます。

- 希望する場合、私のThreads / Substack / コミュニティチャンネルに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。

受講最終プロジェクトとして、自分だけのサービスを一から十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 (4.5K+) および Substack (有料購読ニュースレター 470+) に

優れた設計リファレン스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。(カカオ、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戦適用 ＆ オープンソーストラック

- 現在、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）を実際に運営しています。

- 該当エージェントを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。

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にご自由に投稿してください。皆さんの設計が実際のレファレンスとして引用されるかもしれません！

この講義を作った人

• シリコンバレーの生存者 | アメリカマイマイ

  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業者

    • 独自開発のAIツール「Snailer CLI」運営（18K+ ダウンロード）

    • Google for Startups Program 選定

  • 前）米国ビッグテックおよび有望スタートアップの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1700+人輩出、SNS Threads 4.5K+ / Substack フォロワー 470+人保有

    • 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