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Google の Maps・Geo プロダクトに GenAI 機能を大規模スケールで届ける
Google の Geo チーム(Maps、Earth、Street View、Google Maps Platform)の Software Engineer ポジションで、GenAI ソリューションの実装と ML インフラ業務——モデルのデプロイ、評価、最適化、データ処理——に注力します。対象プロダクトは月間 10 億人以上に利用されています。ソフトウェア開発経験 2 年に加え、ML インフラの経験 1 年と、LLM やマルチモーダル/ビジョンモデルといった GenAI 技術への知見が求められます。
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想定される形式
標準的な Google の SWE 選考ループ:リクルータースクリーニング、コーディング電話面接 1〜2 回(データ構造・アルゴリズム)、その後オンサイト/バーチャルオンサイトでコーディング、GenAI/ML インフラ中心の技術面接、システムデザイン、Googleyness/リーダーシップの行動面接が行われます。
この面接で問われること
- ML インフラ:モデルのデプロイ、評価、最適化
- GenAI 技術(LLM、マルチモーダル、ビジョンモデル)
- データ構造とアルゴリズムの基礎
- 大規模コンシューマーシステムの設計(Maps/Geo の文脈)
- コード/設計レビューでのコラボレーションプラクティス
よくある質問の方向性
プロダクションにデプロイしたモデルと、その評価方法を説明してください
GenAI/LLM 技術を Maps や位置情報系プロダクトの課題にどう適用しますか
コーディング:データ構造とアルゴリズム
サービス品質への影響をトレースしながらプロダクション障害をデバッグする
設計レビューやコードレビューで自分のアプローチが変わった経験を教えてください
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