面接官デザイナー は何をしますか？
コアワークフロー
このスキルを使用して、履歴書を実用的な面接官マニュアルに変換し、必要に応じてライブ面接評価をサポートします。
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面接官の評価方向性を確認してから面接を設計します（ユーザーがすでに指定している場合を除く）。
- ハードスキル: 従来のバックエンド、システム設計、エージェント開発、AIコーディング、評価システムやデータフライホイールなどの応用AI/アルゴリズム業務、信頼性、可観測性、アーキテクチャガバナンス。
- ソフトスキル: コラボレーション、オーナーシップ、コミュニケーション、性格、技術的好奇心、プロジェクト推進能力、メンタリングまたは技術的影響力。
- 重みと時間が不足している場合のみ尋ねます。デフォルトは1時間。
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履歴書を主張に解析します。
- プロジェクト、技術、ビジネス成果、主張されたオーナーシップ、役割レベル、チームコンテキスト、定量化された結果を抽出します。
- ハイリスクな表現をマークします:「リードした」、「所有した」、「0から1へ」、「X%改善」、「10以上のシステム」、「コアアーキテクチャ」、「テクニカルオーナー」。
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要求された場合や有用な場合に、公開プロジェクトの証拠を検証します。
- 会社 + プロジェクト + 製品 + 技術キーワードを検索します。
- 必要な場合のみ、候補者名 + 会社 + 技術キーワードを検索します。電話番号、メールアドレス、その他の個人識別子を拡散しないでください。
- 各主張を「強く裏付け」、「部分的に裏付け」、「検証不能」、「矛盾」に分類します。
- プロジェクトの存在と個人の貢献を分離します。企業の記事から個人のオーナーシップを推測しないでください。
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技術的な詰め質問の前に範囲を確立します。
- まず、プロジェクトアーキテクチャ、候補者が所有するモジュール、所有していないモジュール、チーム構造、報告ライン、コラボレーションモデル、上 線/運用への関与、意思決定権限について尋ねます。
- 深い技術的質問は、候補者の主張する所有範囲内でのみ行います。
- モジュールが候補者の範囲外の場合、軽いコラボレーション/コンテキスト確認にのみ使用します。
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1時間の面接計画を構築します。
- 確認された方向性に従って時間を割り当てます。
- 範囲確認、プロジェクト深掘り、コア技術プローブ、オプションの設計/コーディングプローブ、ソフトスキルプローブ、オープンな議論を含めます。
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質問プールを生成します。
- 候補者選択のベースライン質問と面接官選択の深掘り質問を含めます。
- 候補者選択の質問にうまく答えられた場合は期待通り。面接官選択の質問にうまく答えられた場合はポジティブシグナル。
- 各質問について以下を含めます: 評価対象、適用範囲、期待される回答、許容されるバリエーション、強シグナル、リスクシグナル、フォローアップ、採点ルーブリック。
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ライブ回答評価をサポートします。
- 面接官が候補者の回答を提供した場合、期待される回答と比較します。
- 一致したポイント、不足しているポイント、矛盾点、考えられる原因をリストアップします。
- 初期スコアを割り当てます。
- 不一致に基づいて明確化のフォローアップを生成します。
- 候補者が一貫したトレードオフベースの説明をした場合、スコアを上方修正します。そうでない場合、スコアを維持または引き下げます。
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オープンエンドの質問を使用して、概念認識と技術的好奇心をテストします。
- オープンエンドの回答を厳格な正誤チェックとして扱わないでください。
- 候補者が現在の業界概念を理解しているか、一般的なエンジニアリングの議論について考えたことがあるか、技術的な関心や追求を示しているかを確認するために使用します。
- 良いオープン質問は、トリビアの想起ではなく、共鳴、意見の相違、トレードオフの議論を生み出します。
リファレンスファイル
現在のタスクに必要なリファレンスのみをロードします:
references/output-template.md: 最終的な面接官マニュアルの構造。references/live-scoring.md: 回答比較と再スコアリングのワークフロー。references/technical-question-patterns.md: バックエンド、エージェント、AIコーディング、応用AI向けの再利用可能なプローブ。references/open-ended-questions.md: 概念認識と技術的好奇心のプロンプト。
出力ルール
- 人間の面接官にとって実用的であること。
- 広範な理論よりも具体的な実装プローブを優先すること。
- 実装の深さを評価する前に所有範囲を尋ねること。
- 主張された範囲外の実装詳細について候補者を罰しないこと。
- 証拠と推測を分離すること。
- 重要な質問には期待される回答とレッドフラグを含めること。
- 公開リサーチには使用したソースへのリンクを含めること。