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Google DeepMind で Gemini モデルのサービングインフラを構築

ニューヨーク拠点の Google DeepMind で、Gemini モデルのサービングインフラの構築とスケーリングを担うチームに参画するポジションです。大規模ストリーミングや音声オーケストレーションの機能も担当範囲に含まれます。求められるのは本番環境での ML インフラ経験——学習や研究プロトタイプにとどまらず、大規模言語モデルやマルチモーダルモデルを本番投入した実績——に加えて、C++ によるシステム開発力と、チームの技術的方向性を牽引する力です。実運用スケールで ML システムをリリースしてきたシニアエンジニアに適しています。

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想定される形式

Google 標準のオンサイト選考では、通常コーディング、システムデザイン/ML インフラ設計、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

  • LLM・マルチモーダルモデルの本番投入(サービング、デプロイ、評価)
  • パフォーマンスクリティカルなシステムのための C++
  • スケーラビリティを見据えたアルゴリズム・データ構造の選定
  • ML システムの根本原因分析と本番環境でのデバッグ
  • 信頼性とパフォーマンスを両立するソフトウェアアーキテクチャ
  • 技術的方向性とチームロードマップの牽引

よくある質問の方向性

多様なクライアント構成に対応する大規模マルチモーダルモデルのサービングシステムを設計してください

ML システムで発生した品質やレイテンシの本番リグレッションをデバッグした経験を説明してください

システムをスケールさせる際、データ構造・アルゴリズムをどう選びますか

チームのために主導した技術的方向性やアーキテクチャ上の意思決定について教えてください

本番環境でモデル品質の問題を検知するモニタリングをどう構築しますか

解決した大規模ストリーミングまたはリアルタイムインフラの課題を説明してください

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