新卒
Google のスタック全体でエンドツーエンドの ML システムを構築する PhD エンジニア
2026 年入社予定の PhD 取得者向け若手ポジションで、Google の複数のプロダクト領域(AI & Infrastructure、Cloud、YouTube、Search、Ads)にまたがるオープンポジションです。業務は ML スタック全体に及び、低レベルのハードウェアアクセラレーションやコンパイラ最適化から、モデルアーキテクチャ、本番 API までをカバーします。さらに、本番システムのパフォーマンス最適化(ボトルネック、メモリの非効率、エラーの解消)や、十分にテスト・レビューされたコードの作成も担います。歓迎要件としては、深層学習フレームワーク(TensorFlow/JAX/PyTorch)、モデルアーキテクチャ(CNN、NLP 向け Transformer、Diffusion/Vision Transformer)の経験、データパイプラインからユーザー向け API までの AI アプリケーションスタック全体の構築経験が挙げられています。
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無料 · この職種に合わせて調整されたライブ音声模擬面接
想定される形式
Google 標準の選考フロー:コーディングを含む電話面接の後、オンサイトでコーディング/アルゴリズム、ML・システムデザイン、Googleyness・リーダーシップを問う行動面接が行われます
この面接で問われること
- データパイプラインからモデル、本番 API までのエンドツーエンドの ML システム設計
- 深層学習フレームワークとモデルアーキテクチャのトレードオフ(CNN、Transformer、Diffusion)
- 本番 ML システムにおけるパフォーマンスボトルネック・メモリ非効率の診断と修正
- ML/AI の研究成果を大規模な本番環境へ落とし込む力
- Python/C/C++/Java/Go でのコーディング基礎と、テスト・レビューを徹底したコード作成
よくある質問の方向性
研究アイデアから動作・検証可能なシステムまで仕上げた ML プロジェクトを説明してください
ある課題に対して特定のモデルアーキテクチャ(CNN/Transformer/Diffusion)を選んだ理由は何ですか
大規模システムで診断したパフォーマンスボトルネックやメモリ非効率の事例を説明してください
AI を活用したアプリケーションのデータ取り込みと API 層をどう設計しますか
Python、C、C++、Java、Go のいずれかによるコーディング/アルゴリズム問題
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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