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シニア
Roblox の ML 学習・推論インフラを支える Kubernetes ネットワーキング領域をゼロから立ち上げる
Roblox に新設される Kubernetes Networking チームを想定した Senior Software Engineer の面接です。高性能な ML 学習・推論コンピュートクラスタのネットワーキング層を一から築くミッションを担います。Kubernetes ネットワーキングの深い専門性、Cilium/eBPF の実践経験、そしてゼロの状態から技術の方向性を定めることをいとわない姿勢が焦点です。
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この面接で問われること
- Kubernetes ネットワーキングアーキテクチャ（Ingress、サービスメッシュ）
- Cilium と eBPF の実践的な専門知識
- 不確実性の高い状況から新しいインフラを立ち上げること
- ML 学習・推論ワークロードにおけるネットワーキング上の考慮点
- クリティカルなインフラシステムの on-call オーナーシップ
よくある質問の方向性
eBPF/Cilium ベースのネットワーキングは従来の iptables 方式と何が違い、大規模環境でなぜ重要なのかを説明してください
既存アーキテクチャのないまったく新しいシステムで、技術戦略を定めた経験について
高スループットの ML 学習クラスタ向けの Kubernetes ネットワーキング層をどう設計するか
自分がオーナーだったネットワークやインフラシステムで対応した重大な on-call インシデントについて話してください
ゼロイチのチームで実行を推進しながら、どうエンジニアを育成するか
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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