ミドル
ML コンパイラのコストモデルからカーネルレベルの性能まで、Google の GPU ソフトウェアスタックを最適化する
Google の Core ML 組織に加わり、Google の ML インフラを大規模に支える最新世代 GPU 向けの最適化を構築するポジションです。担当範囲は GPU ソフトウェアスタック全体——コンパイラのコストモデル設計から、高性能カーネルのチューニング、ノード間をまたぐモデルサービングの構成まで——に及びます。
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この面接で問われること
- 低レイヤー GPU プログラミング(CUDA/Triton/CUTLASS)
- GPU パフォーマンスエンジニアリングとプロファイリング
- GPU のメモリ階層とアーキテクチャ
- ML コンパイラ最適化(OpenXLA/MLIR)
- アクセラレータ上での LLM デプロイ
よくある質問の方向性
GPU カーネルのボトルネックをプロファイリングし解消するまでの手順を説明する
メモリバウンドかコンピュートバウンドか、カーネルの診断
コンパイラが GPU ターゲット向けに演算をどうロワリング・スケジューリングするか
カーネルチューニングのトレードオフ(occupancy、レジスタ圧、タイリング)
大規模モデルのノード間サービングで考慮すべき点
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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