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Pixel デバイスの出荷を加速する、AI を活用したテストインフラを開発する

Google の Platforms and Devices 組織が、Pixel 向けのクロスデバイステストインフラを構築しオーナーシップを持って運用するソフトウェアエンジニアを募集しています。ML/AI を適用してテストを自動化し、リリースサイクルを高速化する役割です。デスクトップ・モバイル・デバイス環境を横断して、コーディング、ML インフラ、システムデザインの深さが問われます。

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想定される形式

Google の SWE 面接ループ:コーディングの電話スクリーニングの後、コーディング(DS&A)、Googleyness/リーダーシップの行動面接、ML インフラまたはテストシステムに関するドメインラウンドを組み合わせたオンサイト/バーチャルオンサイトが行われます。

この面接で問われること

  • 大規模なテストインフラの設計
  • ML インフラ(デプロイ・評価・最適化・データ処理)
  • クロスデバイス/プラットフォームのデバッグ(ハードウェア、ネットワーク、サービス)
  • データ構造とアルゴリズム
  • コードレビューとエンジニアリングのベストプラクティス

よくある質問の方向性

新しいクロスデバイス機能向けにスケーラブルなテストシステムを設計する

手動のテストトリアージを減らすために ML/AI をどこに適用するか

ハードウェアとサービスレイヤーにまたがる flaky なテスト失敗をデバッグする

データ構造/アルゴリズムのコーディング問題

ML インフラの経験:モデルデプロイや評価パイプライン

速いリリースサイクルの中でスピードとテストカバレッジをどう両立させるか

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