アソシエイト
Google DeepMind で ML/GenAI の研究成果を応用する Software Engineer——応用経験 2 年が必須
Google DeepMind のエントリー〜ミドルレベルの Software Engineer ポジションです。ML モデル開発(TensorFlow、PyTorch、または JAX)の経験 2 年と、応用研究における ML/統計/拡散モデル理論の適用経験、さらに Java、C、C++、Python、Go いずれかでの一般的なソフトウェア開発経験が求められます。業務は GenAI 機能のプロトタイピング、生成メディアやマルチモーダル理解のための ML パイプライン構築、そしてコード品質・テスト・デプロイのライフサイクル全体への責任にまたがります。
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想定される形式
Google の標準的な選考ループは通常、コーディング面接複数回と Googleyness(行動面接)を含み、研究寄りのポジションでは ML/システムデザインのディスカッションが加わることがあります
この面接で問われること
- 応用 ML モデル開発(TensorFlow/PyTorch/JAX)
- 生成メディアおよびマルチモーダルタスク向けの GenAI パイプライン構築
- ソフトウェアエンジニアリングの厳密さ:テスト、コードレビュー、セキュリティ
- 複雑なシステム問題の根本原因デバッグ
- 技術ドキュメンテーションと技術的負債の管理
よくある質問の方向性
生成系またはマルチモーダルタスク向けに構築した ML パイプラインを、データから評価まで説明してください
応用 ML/統計や拡散モデル理論が、実際にあなたの技術的判断を変えた場面はどこですか
ハードウェア・ネットワーク・サービスの各レイヤーをまたいで根本原因を特定したバグやシステム障害のデバッグ経験を教えてください
自分がオーナーのプロジェクトで、コードレビューとテスト(結合・パフォーマンス・セキュリティ)にどう取り組みますか
技術的負債の返済と次の機能のリリース、どちらを優先するかをどう判断しますか
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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