シニア
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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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
経験者はこう語る
リアルな Senior 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。
Bloomberg シニアソフトウェアエンジニア面接体験談:5ラウンドを経てオファー獲得
あるシニアソフトウェアエンジニア候補者が、Bloombergのロンドンオフィスに同社の採用サイトから応募し、最初のスクリーニングの後、コーディング、システム設計、リクルーターとの会話、ハイアリングマネージャー面接をカバーする5回の独立したオンサイト面談を経て、最終的にオファーを承諾した。
面接時期: 2022年10月 · イギリス、ロンドン
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
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