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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
経験者はこう語る
リアルな 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。
Google · L4 ソフトウェアエンジニア、Google Cloudオファー獲得Google L4 Cloud ソフトウェアエンジニア面接体験談:ダウンレベルでL3オファーに
リファラルで応募した候補者が、バンガロールのGoogle Cloudチームで電話面接、3回のオンサイトコーディング面接(3回目は未完了)、カルチャー面談を経てL4ソフトウェアエンジニア職の選考を受けたが、採用委員会の決定はL4ではなくL3のオファーだった。候補者は報酬レターを取得した上で、提示された給与が現在の年収を下回っていたため翌日オファーを辞退した。
面接時期: 2021年 · インド、バンガロール
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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