シニア
Google Cloud の Autopilot フリート管理で、AI 駆動のリソース割り当てを構築する C++ 分散システムエンジニア
Google Cloud はクラスタ管理システム Autopilot を担当するソフトウェアエンジニアを募集しています。数百万の同時実行タスクという規模で、メモリ・コンピュートリソースを各アプリケーションへどう割り当てるかを AI で最適化する仕事です。応募要件は 5 年の経験で、C++ への強いフォーカスと大規模分散コンピューティングのシステムデザイン力が求められます。
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想定される形式
Google の標準的な SWE 選考プロセス:リクルーター面談、技術電話面接(コーディング、おそらく C++)1〜2 回、その後オンサイトのループで 4〜5 ラウンド。コーディング、システム/分散システムデザイン、Googleyness・リーダーシップで構成されます。
この面接で問われること
- 大規模分散クラスタ・リソース管理のシステムデザイン
- C++ システムプログラミングとパフォーマンス最適化
- インフラの意思決定(リソース割り当て)への AI・データドリブン手法の適用
- OS の内部構造とメモリ・CPU 管理
- 設計から本番ローンチまでのエンドツーエンドのオーナーシップ
- フリート全体の信頼性を支えるデバッグとモニタリング
よくある質問の方向性
大規模コンピュートフリート向けのリソース割り当て/タスクスケジューリングシステムを設計する
インフラの意思決定を最適化するために、AI やデータドリブン手法をどう適用するか
C++ とデータ構造・アルゴリズムのコーディング問題
分散フリート全体に及ぶ信頼性・パフォーマンス問題のデバッグ
設計から本番ローンチまで、機能をオーナーとして担い切った経験を教えてください
リスクの高いインフラ変更を、全面ロールアウト前にどう検証するか
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 · 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
Google · L5 ソフトウェアエンジニア不合格Google L5 ソフトウェアエンジニア面接体験談:電話面接、オンサイト3ラウンド、システム設計、そして遅れて届いた不採用通知
L5職に応募した候補者は、電話面接、オンサイト3回のコーディングラウンド、モバイルのシステム設計ラウンド、Googleyness and Leadershipラウンドを経験した。4回の技術ラウンドのうち2回は候補者自身の評価では出来が悪く、約2か月の沈黙の後、リクルーターからポジションがクローズされたと伝えられた。
面接時期: 2023年1月 · 記載なし
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