Kentaroh Awata

AI系企業がエンジニア採用面接で実際に確認している技術面・思考面のチェックポイントを具体的に整理

AI系企業の最終面接に臨む候補者向けに、CTOや技術責任者が最終判断で何を確認しているかを整理する

AI系企業のエンジニア採用面接で、技術力の評価に集中しすぎて見落とされやすい重要な確認ポイント

AIエンジニアを採用した後、最初の1週間でやってもらうことと、初期の期待値設定の方法

AI系企業がエンジニア採用のテイクホームアサインメントを設計する時の考え方と避けるべきパターン

2024年以降のAI普及でエンジニア採用の評価基準が実際にどう変化したかを整理する

「なんとなく良い」をなくす。AI企業でのエンジニア採用面接を構造化するための具体的な設計とスコアリング

AIスタートアップのエンジニア採用における文化的適合性の評価方法と、面接で実際に確認していること

複数のAIスタートアップのHR顧問として見てきた、現場の採用判断基準の実態

初期メンバー採用のプレッシャーがある中でも、AIスタートアップが絶対に妥協してはいけない採用基準

AIスタートアップが最初のエンジニアを採用すべきタイミングの判断基準と、早すぎる採用が引き起こす問題

AIスタートアップで2人目のエンジニアを採用する際の判断基準と、1人目採用との違い

技術バックグラウンドを持つ創業者がエンジニア採用で陥りやすいパターンと回避方法

AI活用が前提になった開発現場で、技術評価の軸が実際にどう変わったか。採用面接への影響と具体的な評価方法

AIスタートアップのエンジニア採用で、GitHubやコード提出物を使った評価で実際に見ているポイント

技術力の指標として GitHub を見るとき、何を見てはいけないか。星の数でなく何で判断するか

LLMを使いこなせるエンジニアかどうかを確認するために、採用面接で実際に使っている質問と、回答の見方

「LLMが使える」ことをどう測るか。実際に使っているテスト設計と採点基準を公開する

LLMを実務で使いこなせるかを採用面接で判断するための具体的な評価方法と質問設計

AI採用で混同されがちな「LLMの使い方を知っている」と「エンジニアリングの基礎がある」の違いと、採用時の判断方法