シニア
Google の広告クリエイティブ生成・配信システムを支える ML モデル開発をリード
このシニア SWE ポジションは、Google で広告クリエイティブ要素の自動構成・自動選択を支える ML モデル(深層学習、強化学習、生成 AI)のエンドツーエンド開発をオーナーとして担います。JD が求めるのは、ML コンポーネントの技術戦略を策定し、インフラチームと連携してスケーラブルな ML パイプラインを構築し、エンジニアをメンタリングできる人材です。生成 AI・大規模分散システム・広告プロダクトのニーズが交差する領域で働くことになります。
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想定される形式
Google 標準の SWE 選考フロー:通常、コーディング/アルゴリズムの電話面接の後、オンサイトでコーディング、ML システムデザイン、Googleyness・リーダーシップの面接が行われます。
この面接で問われること
- 本番投入までのエンドツーエンドの ML モデル開発(深層学習、強化学習、生成 AI)
- ML コンポーネントの技術戦略・ロードマップ策定
- インフラ/サービングチームと連携したスケーラブルな ML パイプライン構築
- 実験設計とアルゴリズム改善の効果測定(クリエイティブ選択、フレッシュネス、探索)
- エンジニアのメンタリングと応用 ML のベストプラクティス推進
よくある質問の方向性
構想から本番投入までやり切った ML モデルと、その背後のアーキテクチャを説明してください
ML システムの技術的方向性をどう定め、チーム横断の合意をどう取り付けましたか
レコメンドや広告システムで扱った探索と活用(explore/exploit)またはフレッシュネスのトレードオフを説明してください
ML の変更が正しい指標を動かしたかどうかをどう評価しますか
メンタリング:ML システム設計について他のエンジニアをどう成長させてきましたか
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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