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ミドル

シンガポール拠点、Google Core 傘下の Acceleration Platform チームで AI ネイティブなエージェントシステムを構築する

Google の Core 組織に属する Acceleration Platform チーム(シンガポール拠点)の Software Engineer ポジションの面接対策。エンタープライズ規模で開発者の toil(繰り返しの雑務)を一掃することを目指し、エージェント型 AI システム、RAG パイプライン、評価フレームワークを構築します。エージェント AI という野心的なスコープにもかかわらず、JD の最低要件は Python/C++ 開発 2 年とコア ML 領域での経験 1 年——そのためこの模擬面接は、LLM・エージェントシステム色の強いミドルレベル(スタッフ級ではない)ポジションとしてキャリブレーションしています。

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想定される形式

Google の標準的な SWE 選考プロセスは広く知られています:コーディングを伴う電話面接の後、オンサイトのループとしてコーディング、Googleyness・リーダーシップの行動面接、そして職務に関連する ML・システム領域の深掘りラウンドが行われます。

この面接で問われること

  • Python または C++ によるソフトウェアエンジニアリングの基礎
  • エージェント型 AI システムの設計(プランニング、推論、マルチステップ実行)
  • Retrieval-Augmented Generation(RAG)とプロンプトエンジニアリング
  • AI・エージェントの挙動を測る評価パイプラインの構築
  • 非決定的なモデル挙動のデバッグ
  • AI セーフティ / セキュアバイデフォルトなエージェント設計

よくある質問の方向性

マルチステップのエンジニアリングタスクを計画・実行する AI エージェントを設計する

エージェントの性能を測る評価パイプラインをどう構築するか

実行のたびに挙動が変わる AI エージェントをデバッグする

自身が設計した RAG システムについて、検索品質とグラウンディングの観点から説明する

自律エージェントをどうやってセキュアバイデフォルトに保つか

Python または C++ での一般的なコーディング基礎

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