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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
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