講師紹介

私たちのチームが強みです。

講師・制作者は元GoogleやMetaでのSWE(ソフトウェアエンジニア)、

面接官としても経験豊富、国際情報オリピックの金メダリストです。

プロが長年の経験と練習してきた知恵をまとめた集大成から問題解決のための最適な思考回路が学べます。

Taijin

東京大学理学部卒
Google SWE(ソフトウェアエンジニア)　🇺🇸MTV(本社)/Irvine
Meta SWE　🇺🇸Menlo Park(本社)/🇬🇧London
Goldman Sachs　テクノロジー部　🇯🇵東京

GoogleのSWEになってアメリカで働きたい！と社会人になってから本格的にアルゴリズムの勉強をし始めた。
Leetcode全然解けないからMeta、Googleのオファーをもらうまで色々試行錯誤したため、 ペインポイントがよくわかります。

Jay

スタンフォード大学コンピュータサイエンス学部からPhD卒
Meta シニアMLリサーチサイエンティスト 🇺🇸Menlo Park(本社)

IOI(国際情報オリンピック)金メダリスト

ICPC(国際大学対抗プロコン)Stanford代表してワールドファイナルへ

スタンフォード大学院在学中競技プログラミングのレクチャーを教えていた
Metaで

面接官

としての経験が豊富

小さい時からアルゴリズムと競技プログラミングに取り組む。解いた問題の数

6000+

。今も趣味としてプロジェクトオイラーなどに熱心的。

Offer匠の特色

効率の高い勉強方法✖️努力＝成果

この公式はアルゴリズムとコーディングの学習にとても大事です。

そしてアルゴリズムは受験の物理と数学に似ていて、

この効率の高い勉強が直接効果につながります。

Offer匠は効率の高い学習コンテンツを提供し、皆さんの時間を節約し、効果を追求します。
効率的なカリキュラム
アルゴリズムコア では効率よくテーマ別に、 そのテーマの要点、大事な考え方、バグを書きにくい思考回路、模範コード、大事な例題、問題をテクニック、他のテーマとのつながりなど をまとめて一気に習います。 このコースを受けた後に問題を解くと目的と要点がわかり一層効率よく習得することがわかります。
動画解説
動画をベースにしたアルゴリズム思考回路の解説とコンテンツを提供します。繰り返して聞くこともできて、 通勤、ドライブ、子育てしながらも学べるようになっています。文字よりも集中しやすく、映像でイメージが脳内に残りやすく、 また耳からも入ることで知識の定着がより一層高まります。 ライブコーディングではいかにステップを踏んでコードを作り上げていくかが学習できます。
厳選された問題
1問を解いて3問を学ぶ、そんな解く価値の高い問題だけをピックアップします。 アルゴリズムコア ではテーマ別に代表的な重要問題、実践問題演習DeepDive はここ1−２年間リアルな面接で出される良質な問題、

5−10−15問題集

では基礎からハードまでスムーズにステップアップしていけるように問題をピックアップしていきます。
難点・要点をついた解説
独学でわかりにくいところ、勘違いしやすいところをピックアップして解説します。 モヤモヤしてよくわからなかったところが理にかなってきます。 面接突破に必要十分な関連知識やテーマ間の関連もよくわかるようになり、自ら最適解を思いつくことにつながります。
面接官の視点から解説
面接官としての経験豊富な制作者が面接官の観点でどう見られているかを伝授します。どのように面接官がフィードバックを書くのか、 どういう行動がフィードバックの中で加点されるのか、どこまでできたらどのくらいの評価が得られるのか。面接官として経験豊富なプロが教えます。
IOI金メダリストの思考回路を学ぶ
最適解にいかにシンプルで最短経路の思考回路で辿り着いているのかそのプロセスも面接で見られます。 国際情報オリンピック金メダリストの最適で最速の思考回路を伝授します。
豊富な情報
どのオフィスが拡張しているのか？リファーラルはどうやってもらうのか？リクルータの立場は？ どんなポートフォリオがあると面接に呼ばれるか？行動面接はどうすべきか？アメリカのビザは？などオファーをもらうにはコーディング面接以外の部分も大事です。 シリコンバレーに身を置く私たちが転職に必要な最新情報を不定期にこのWebページや の方でシェアしていくつもりです。 ぜひ無料登録してください。
バグフリーで高質なコードが書ける
最適解が思いつけるだけではなく、バグのないコード、読みやすいコード、スピードも大事です。 テーマ別にどういう思考回路・模範コードでコードが速くかけてバグを生みにくいか、面接官に評価される読みやすいコードとはどんなコードなのかも説明します。
丁寧でステップバイステップな解説
最適解に辿り着くための思考回路を丁寧にステップバイステップに解説します。 理論の飛躍になく今回こそわかるようになります。
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