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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
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