【學長姊帶路】2021 Google 機器學習工程師求職分享

原標《面試趣 Google — ML, Taipei (1/3)》

文／ I-Chiao Lin (林依巧)

正巧在今年五月疫情爆發時離職，這段期間也體驗了一些線上面試，想說趁這段空檔沈澱心情寫寫過程。當然各位看官不要放太多期待，小女不是版上的 Googler，只是想寫寫這三、四個月面試人生中，遇見了三家印象深刻的公司。

註：面試題目、細節不會分享，只分享過程囉

當今年五月疫情爆發後，工作生活開始兵荒馬亂調整時，很意外地再次收到 Google Recruiter 的 LinkedIn 邀請訊息，於是我們約了隔天 Google Meet — Recruiter Prescreen。

Recruiter Prescreen

在 30 分鐘過程中，前 10 分鐘「自我介紹」以及說明目前工作狀態，接著「討論合適職缺」，選擇軟體開發還是 ML 開發，依據 Recruiter 說法，台北職缺裡 ML 職缺大約一年一個，面試者大約幾百人，面試內容大部份與軟體開發面試關卡一樣，不同的會是 Onsite Interview 的 Domain Session。因為近年都做 ML 工作，所以仍選擇 ML 職缺。

最後 10 到 15 分鐘，Recruiter 問我要不要「玩一個遊戲」，一方面也可以讓我回想一下演算法。於是 Recruiter 隨機問了十多題有關資料結構、Sorting、Graph Traversals、Python、數學等問題，內容滿像學校資結小考，過程中 Recruiter 也都笑笑的，所以我也很開心跟她玩。

30分鐘會議準時結束後，收到 Recruiter 寄來面試邀請函，「上傳履歷」後開始了 Google 面試旅程。

=> Prescreen 後大約一、二天收到 Phone Interview 通知

Phone Interview

在45分鐘面試過程中，經由手機語音通話(中文)，並與 Interviewer 共用類似 Google Doc 頁面寫code。因為 Interviewer 知道我是生平第一次面試Google，所以提議前10分鐘先進行不算分暖身題，來熟悉平台和答題過程。整個過程中 Interviewer 會先解釋問題，提供1、2 個 test case 與 output，大約思考 3 分鐘後，我說明一下想法，Interviewer 似乎也滿有興趣，而後花 5分鐘簡單實作跟說明，因為是暖身題，所以有些小 function 是空下來用說的。

接著剩下 30分鐘進行正式題，題目看起來是暖身題延伸變形題，這應該是面試官自己出的?，整個作答過程也與剛剛一樣，理解題目後先討論再實作，最後再估時間、空間複雜度。

心得：

Google 面試不考 Leetcode原題。面試後查一下暖身題是 Hard!，感謝面試官口氣合善聽我的想法，所以在不緊張狀態下面試完。

整體答題過程覺得時間不多，要理解實作討論，30分鐘剛好用完。結束前Interviewr 問我對 Google 有什麼想知道的，也說明一下工作內容文化等。

Phone Interview 後大約一、二天，

收到 Recruiter 電話關心以及 Virtual Onsite Interview 通知

Virtual Onsite Interview

收到 Onsite 通知後，我也遇到必須適應新環境的情況，所以把 Onsite 面試約到一個月後，邊適應環境晚上邊準備面試，整個月處於焦頭爛額的狀態。

Virtual Onsite Interview 分成 4 個 session，2 個 Algorithm sessions、1 個 Domain、1 個 Behavior session。Recruiter 和 Coordinator 會用面試時間去找可以面試的面試官，但從會議邀請中發現面試官名字似乎被隱藏了，總之至少一關英文面試。

Onsite Interview 進行前一週，接到 Recruiter 關心電話，Recruiter 那頭依舊強調 ML 職缺只有一個有幾百人應徵，但這次說了有競爭力的面試者出現囉。這麼玩味的話，為什麼要告訴我呢

• Behavior session (45分鐘)

內容像做過哪些困難的案子，為什麼困難最後如何解決，另外若立場意見與同事不同，如何解決等等情境題。然後會從回答過程中，再不斷延伸問問題。

心得：

(1) 沒有標準答案的面試，分享以前的經驗跟自己的看法。

(2) 語言方面，面試前 Recruiter 說是中文面試。不過面試官直接英文面試，所以只好用英文跟面試官說明 Recruiter 跟我說講中文捏，等面試官確認中文沒問題後才正式開始。

• Domain session (45分鐘)

ML Domain 面試，45分鐘考了機率、最後問了微積分，有點像研究所寫論文時設計數學公式的氛圍。

心得：

(1) 面試前 Recruiter 說針對履歷問問題，不過現場考一連串機率微積分。沒錯，也沒有問 ML。

(2)因為工作關係，希望盡量用午餐時間面試。這次經驗告訴我，早餐要吃多一點，不然要餓到暈頭轉向時聊機率微分。

• Two Algorithm sessions (各45分鐘)

這次 Recruiter 有說是英文面試了，兩個 session 兩個面試官，各 45分 鐘考演算法，一題 Binary Tree 一題偏數學，也是共用文件寫 code (不能 run code)，作答型式跟 Phone Interview 一樣。

過程中 Binary Tree 實作有一個 bug，面試官希望希我想一下其它 test case 來debug，經過幾分鐘後沒有進展，問我需不需要提示我說好，再把 bug 解掉。

心得：提示是會被扣分的! 時間要掌握好，超時也是要扣分!

Virtual Onsite Interview 一星期後，收到 Recruiter 電話，針對演算法部份說明，因為有提示、超時被扣分了，所以就是謝謝再聯絡。

再隔一個月收到面試滿意度詢問表，不得不讚嘆 Google 整體面試流程真的做的很有心

心路歷程：

其實我很不擅長也很不喜歡面試考 Leetcode，只有有短短幾分鐘就要下定論的感覺，覺得解 Leetcode跟實際工作解決的問題實在差很多，但身為小小面試者無法改變什麼。

感謝 Googler 給我這次機會有更多的體驗，聽起來 Google 真的是一家非常自由的公司。面試竟然一晃兩個月過去了，時間過得真快，面試完真的需要休息一下。

文由 I-Chiao Lin (林依巧) 授權轉載, 原文:《面試趣 Google — ML, Taipei (1/3)》 

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