シニア
AI Core Capabilities のシニア SWE — Android 向けオンデバイス Gemini Nano
Android 上のオンデバイス GenAI 機能について、提供から最適化までエンドツーエンドでオーナーシップを持ち、ファーストパーティ・サードパーティのアプリ開発者が利用する ML Kit や AICore といった開発者向け API を構築するポジションです。さらに、推論レイテンシとリソース消費に重点を置いて Gemini Nano(V1〜V4)をモバイル向けに適応させる業務も担います。要件はソフトウェア開発経験 5 年、Android アプリ開発経験 3 年、大規模アプリケーションの設計/アーキテクチャ経験 1 年以上で、DeepMind や CoreML のチームと直接連携します。
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この面接で問われること
- オンデバイス GenAI の最適化(レイテンシ、メモリ、推論コスト)
- 開発者向け API 設計(ML Kit / AICore)
- 大規模 Android アプリケーションのアーキテクチャ
- 応用 GenAI 技術:function calling、RAG、制約付きデコーディング、LoRA ファインチューニング
- 研究・プラットフォームチーム(DeepMind、CoreML)とのチーム横断の連携
よくある質問の方向性
オンデバイスモデルの推論レイテンシとリソース使用量を、バージョンをまたいでどう最適化しますか
サードパーティの Android 開発者向けに AICore のような公開 API を設計してください
モバイルのエージェント型機能に RAG や function calling をどう適用するか説明してください
高レベル API を低レベルのハードウェアアクセラレーションへどう橋渡ししますか
DeepMind のような研究チームとのチーム間依存関係をどう乗り切りますか
経験者はこう語る
リアルな Senior Software Engineer の面接体験 — 候補者の公開投稿をもとに出典付きで再構成。
Bloomberg シニアソフトウェアエンジニア面接体験談:5ラウンドを経てオファー獲得
あるシニアソフトウェアエンジニア候補者が、Bloombergのロンドンオフィスに同社の採用サイトから応募し、最初のスクリーニングの後、コーディング、システム設計、リクルーターとの会話、ハイアリングマネージャー面接をカバーする5回の独立したオンサイト面談を経て、最終的にオファーを承諾した。
面接時期: 2022年10月 · イギリス、ロンドン
Google · L3 ソフトウェアエンジニアオファー獲得Google L3 ソフトウェアエンジニア面接体験談:電話面接、コーディング4ラウンド、Googleynessラウンド
実務経験2年の候補者が、リクルーターからの連絡からオファー獲得まで約4か月を要した記録。オンサイトは45分のコーディング面接4回で構成され、うち3回で二分木の問題が出題された。あるラウンドでは、最適解を大規模システムでどう近似計算するかをめぐって25分間の深掘り質問が続いた。
面接時期: 2020年6月 · インド・バンガロール
Google · L4 ソフトウェアエンジニア不合格Google L4 ソフトウェアエンジニア 面接体験談:8ラウンドを経てオファーなし
L4ソフトウェアエンジニア職の候補者は、2回の電話面接、3回のオンサイトラウンド、文化面接、そしてGoogleの採用マネージャーとのチームマッチング面談を経た後、経験年数要件の引き上げによりプロセスが約1か月半停滞し、追加された1ラウンドの末にオファーなしで終了した。
面接時期: 2024年2月 · 記載なし
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