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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

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