トーランのAI搭載エンジニア面接プロセス

Tolanは、エンジニアがAIコーディングエージェントと実際にどのように働くかを反映するために、エンジニア面接プロセスを再設計しました。従来のアルゴリズム問題の代わりに、AIがほとんどの本番コードを書く際に重要な実践的スキルに焦点を当てています。

面接の構造

候補者はサンフランシスコのオフィスで午前中を過ごし、Tolan自身が解決した小さな問題に取り組みます。問題は、基本的なFigmaファイルや短い仕様書から提供され、通常は1〜2日で構築される単純なフローや軽量機能を表しています。

候補者は問題に取り組むのにわずか数時間しか与えられておらず、完成品を作るには十分な時間ではありません。この制約は意図的で、候補者が制限の中でどのように働くかを見たいと考えています。

AIツールの推奨

候補者は問題を解決するためにAIを使用することが明示的に推奨されています。必要に応じて、TolanはClaude、Codex、Cursor、Geminiのライセンスを提供します。重要な期待は、候補者がLLM生成コードと自身の判断をバランスさせることであり、たとえコードを書いていなくても、出力には責任を持つ必要があります。

彼らが探しているもの：

• 候補者が問題にどのようにアプローチするか
• 解決策をどのように構造化するか
• 制約をどのように考え抜くか
• 実際に重要なものをどのように判断するか

評価基準

作業セッションの後、作成されたものについて20〜30分の対話が行われます。面接官は、もし時間があれば何を改善するか、レビュー前に何を変更するか、出荷前に何を変更するかを候補者に尋ねます。

危険信号には以下が含まれます：

• プロジェクトをどのように完了すべきかを考えるためにLLMを使用する候補者（例：FigmaをスクリーンショットしてClaudeに解決を依頼する）
• 不明確な仕様を疑問視しない候補者
• 「この部分が何をするのかまだわからない」と言いながら、人間のレビュー前に何も変更しない候補者

好ましい兆候には以下が含まれます：

• 問題文を明確にし、エッジケースを探求すること
• トレードオフを認識すること
• 何かが変に感じたり正しくないと思ったりする時に指摘すること
• 創造性を示すこと（例：LLM応答待ちの間にユーザーを楽しませるミニゲームを構築する）
• 作業が十分でない時と改善方法を知っていること

核となる哲学：実装が容易になる世界では、最も重要なのは判断力です。動作するコードがゴールではなく、それを理解し維持することが重要です。