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Google Research で音声・オーディオ、強化学習、ML インフラなど専門 ML 領域のソリューションを実装する

Google Research の Software Engineer ポジション。音声・オーディオ、強化学習、ML インフラといった専門 ML 領域のソリューションを実装し、モデル最適化やデータ処理に貢献します。所属チームは研究論文の発表やプロジェクトのオープンソース化を行い、その成果は Google 製品にも反映されます。応募要件は、ソフトウェア開発経験 2 年に加え、専門 ML 領域での経験 1 年、および ML インフラ(デプロイ、評価、最適化、デバッグ)の経験 1 年です。

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想定される形式

Google の標準的な SWE 選考フロー:リクルーター面談、コーディング電話面接 1〜2 回(データ構造とアルゴリズム)、その後オンサイト(またはバーチャルオンサイト)でコーディング、ML・専門領域に踏み込んだ技術面接、そして Googleyness・リーダーシップを問う行動面接が行われます。

この面接で問われること

  • 専門 ML 領域の深い知見:音声・オーディオ、強化学習、または ML インフラ
  • 本番環境・研究パイプラインでのモデルのデプロイ、評価、デバッグ
  • データ処理とモデル最適化
  • 研究コードを再利用可能で堅牢なソフトウェアに仕上げる力
  • データ構造とアルゴリズムの基礎

よくある質問の方向性

自身が構築した音声・オーディオ、強化学習、または ML インフラのシステムと、その評価方法を説明してください

本番環境または研究パイプラインでモデルをデプロイし、デバッグした手順を説明してください

現実の制約条件の中でデータ処理やモデル性能をどう最適化したか

研究コードを他の人が再利用できる形にプロダクション化した経験を教えてください

コーディング:データ構造とアルゴリズム

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