シニア
Google のグローバルなデータセンターフリート全体の耐障害性と信頼性に AI/ML を適用する
ML 用 TPU を含む Google のインフラフリート全体を対象に、ハードウェア・ソフトウェアの障害を予測・検知・緩和する AI/ML モデルを構築するシニアソフトウェアエンジニアのポジションです。ソフトウェア開発経験 8 年、うち ML インフラ／設計の経験 5 年が要件で、ペタバイト級のテレメトリを分析してハイパースケールでの信頼性を高めます。
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想定される形式
Google の SWE 面接ループ：コーディングと ML／インフラのドメイン知識を問う電話スクリーニングの後、コーディング、ML システムデザイン、Googleyness／リーダーシップの行動面接にわたるオンサイトラウンドが行われます。
この面接で問われること
- フリート規模での障害予測・異常検知に向けた ML モデル設計
- 大規模テレメトリと運用データパイプラインの取り扱い
- ML インフラ：モデルのデプロイ・評価・ファインチューニング・デバッグ
- ハードウェア設計者や SRE との部門横断的な連携
- テクニカルリーダーシップ：方向性の設定、経営層に伝わる形での知見の翻訳
よくある質問の方向性
フリートのテレメトリデータからハードウェア障害を予測する ML システムを設計する
障害イベントが希少・不均衡なデータでモデルをどう評価するか
インフラの信頼性課題に ML を適用したプロジェクトの経験を語る
他者が運用面で依存する ML モデルをどう本番化・監視するか
信頼性に関する複雑な技術的知見を非エンジニアのステークホルダーに説明する
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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