バックエンドエンジニアのコーディング面接は、アルゴリズムの基礎力に加えて、データベース設計やAPI設計、並行処理、システムアーキテクチャに関する幅広い知識が問われます。フロントエンドのように目に見えるUIを作るわけではないため、面接ではロジックの正確性やスケーラビリティへの意識、そしてシステム全体を俯瞰する設計力が重視される傾向があります。
バックエンドの面接では、単にコードが動くかどうかだけでなく、そのコードが本番環境で大量のトラフィックを処理できるかどうかという観点が常に問われます。「100人が使うシステム」と「100万人が使うシステム」では設計のアプローチが根本的に異なるため、スケーラビリティに対する意識を持っているかどうかが評価の分かれ目になるのです。この記事では、バックエンドエンジニアの面接で頻出するテーマを整理し、効果的な対策方法を解説します。
アルゴリズムとデータ構造の出題傾向
バックエンドエンジニアの面接でも、基礎的なアルゴリズムとデータ構造の問題は避けて通れません。ただし、フロントエンドやモバイルと比較すると、バックエンドの面接ではデータ処理の効率性やストレージへの意識がより強く問われる傾向があります。
ハッシュテーブル、ツリー構造、グラフの操作は、バックエンドの面接で頻出するデータ構造です。特にハッシュテーブルは、キャッシュの実装やデータの検索効率化など、バックエンドの実務と直結する場面が多いため、面接でも出題頻度が高いです。LRUキャッシュの実装はその代表例で、ハッシュテーブルと双方向連結リストを組み合わせたデータ構造の設計力を測る問題として広く採用されています。
ソートアルゴリズムについては、基本的な計算量の理解に加えて、外部ソートの概念を知っていると差が付きます。メモリに収まらない大量のデータをソートする必要がある場合にどうするかという問題は、バックエンドエンジニアならではの出題テーマです。ファイルベースのマージソートやMapReduceの考え方を理解していると、大規模データ処理に対する知見をアピールできます。
データベースに関連する出題
バックエンドの面接では、SQLの知識やデータベース設計に関する問題が出されることがあります。複雑なJOINを含むSQLクエリの記述や、テーブル設計の正規化・非正規化に関する議論は、バックエンドエンジニアの実力を測る良い指標として面接官に好まれる出題です。
インデックスの仕組みについて質問されることも多いです。B-Treeインデックスとハッシュインデックスの違い、複合インデックスの効果的な設計方法、インデックスが逆にパフォーマンスを悪化させるケースなど、インデックスに関する深い理解は実務でも非常に役立つ知識です。「このクエリを高速化するにはどうすればよいですか」という質問に対して、EXPLAINの結果を読み解きながら最適なインデックス戦略を提案できると、シニアレベルの評価を得られます。
トランザクションの分離レベルやデッドロックの回避策について聞かれることもあります。ACIDの各特性を正確に説明でき、楽観的ロックと悲観的ロックの使い分けを議論できると、データの整合性に対する意識の高さを示すことができます。
API設計の面接課題
バックエンドエンジニアの面接において、API設計は非常に重要なトピックです。実際のサービス開発ではAPIの設計品質がシステム全体のメンテナンス性やスケーラビリティに直結するため、面接官もこの領域に注力して質問してきます。
RESTful APIの設計原則を正しく理解していることは大前提です。リソースの命名規則、HTTPメソッドの使い分け、ステータスコードの適切な選択、ページネーションの実装方法など、RESTの基本を押さえたうえで、実務での設計判断を説明できる力が求められます。たとえば「ユーザーの注文履歴を取得するエンドポイントを設計してください」という課題では、URLの設計、レスポンスのデータ構造、フィルタリングやソートのパラメータ設計まで含めて回答する必要があります。
GraphQLについても質問されるケースが増えています。RESTとGraphQLのトレードオフを理解していて、それぞれがどのようなユースケースに適しているかを議論できると、技術選定能力の高さを示すことができます。GraphQLのN+1問題やDataLoaderパターンについて知識があると、さらに好印象です。
認証と認可の設計
API設計の中でも、認証と認可のメカニズムは面接でよく取り上げられるサブトピックです。JWT、OAuth 2.0、セッションベースの認証それぞれの特徴と、適用すべきシナリオを説明できることが求められます。
JWTの仕組みについては、トークンの構造（ヘッダー、ペイロード、署名）とその検証方法を説明できることが基本です。JWTのステートレスな特性がスケーラビリティにどう寄与するか、一方でトークンの無効化が難しいというデメリットをどう解決するかという議論ができると、実務的な理解の深さを示せます。
OAuth 2.0のフローについても、Authorization Code GrantやClient Credentials Grantなどの主要なフローを理解していると評価が高くなります。面接ではフロー全体を図に描いて説明を求められることもあるため、各ステップの役割を整理しておくことが重要です。
並行処理とマルチスレッドの問題
バックエンドエンジニアにとって、並行処理は避けて通れないテーマです。Webサーバーは同時に多数のリクエストを処理する必要があるため、並行処理の正しい理解はバックエンド開発の基盤となる知識です。
スレッドセーフなコードの書き方について質問されることは非常に多いです。共有リソースへのアクセスをどのように保護するか、ミューテックスやセマフォの使い方、デッドロックが発生する条件と回避策など、並行処理の基本概念をコードレベルで説明できることが求められます。Producer-ConsumerパターンやReader-Writerロックなど、定番の並行処理パターンについても知識を整理しておくと良いでしょう。
非同期処理のモデルについても理解が問われます。マルチスレッド、イベントドリブン、アクターモデルといった異なる並行処理モデルのメリットとデメリットを比較できると、技術選定の幅の広さをアピールできます。Node.jsのイベントループモデルとGoのゴルーチンモデル、Javaのスレッドプールモデルなど、言語やフレームワークごとの並行処理のアプローチについて語れると、面接官の印象はかなり良くなります。
システム設計の面接
バックエンドエンジニアの面接、特にシニアレベル以上のポジションでは、システム設計の面接が必ずと言って良いほど実施されます。ここでは、大規模なシステムを設計する能力が直接的に問われます。
「URLの短縮サービスを設計してください」「Twitterのタイムライン機能を設計してください」といったオープンエンドな課題が出されます。この種の問題に正解は一つではなく、候補者がどのようにトレードオフを考え、段階的にシステムを洗練させていくかが評価のポイントです。要件の明確化から始めて、ハイレベルな設計、データモデルの定義、スケーリング戦略の検討と、段階的に詳細化していくプロセスが期待されています。
キャッシング戦略、ロードバランシング、データベースのシャーディング、メッセージキューの活用など、スケーラビリティに関連する技術要素を適切に組み合わせる力が問われます。Redis、Kafka、CDNなどの具体的なテクノロジーの名前を出しながら設計を説明できると、実務経験に基づいた回答として説得力が増します。
マイクロサービスアーキテクチャの議論
近年のバックエンド面接では、マイクロサービスアーキテクチャに関する質問が増えています。モノリスとマイクロサービスの違い、サービス間通信の方法、分散トランザクションの扱いなど、マイクロサービス特有の課題について理解があるかどうかが問われます。
サービス間通信については、同期通信（REST、gRPC）と非同期通信（メッセージキュー）の使い分けを説明できることが重要です。どのような場面で同期通信が適切で、どのような場面で非同期通信を選ぶべきかという判断基準を持っていると、設計力の高さを示すことができます。
サーキットブレーカーパターンやリトライ戦略、分散トレーシングなど、マイクロサービス運用に必要なパターンについても知識があると加点になります。これらのパターンは障害に対する耐性を高めるために不可欠であり、本番環境での運用経験がある候補者にとっては語りやすいテーマでしょう。
まとめ
バックエンドエンジニアのコーディング面接は、アルゴリズムの基礎力を土台として、データベース設計、API設計、並行処理、システム設計という幅広い領域をカバーする総合力が求められます。一見すると対策範囲が広く感じられますが、これらは日々のバックエンド開発で常に関わっているテーマばかりです。
面接対策として特に効果的なのは、普段の業務で「なぜこの設計にしたのか」を言語化する習慣を付けることです。データベースのインデックス設計やAPIのエンドポイント設計について、理由を明確に説明できるようになれば、面接でも同じように論理的な回答ができるようになります。バックエンドの面接はコーディングスキルだけでなく、エンジニアリング全体の深さが問われる場です。日頃から技術的な判断に根拠を持つ姿勢を大切にしてください。