Googleのデータエンジニア面接プロセス

Googleは採用プロセスの全体像を公開しており、データエンジニア候補者にも他の技術職と同じように適用しています。

• 採用担当者との面談。本格的な面接の前に、通常は電話またはビデオで一度か二度の短い面談があります。職務に必要な主要スキルを評価するとともに、組織やチームについて説明する場なので、日程調整の電話ではなく正式な選考として臨みましょう。
• 一部の職種で行われる小規模な課題。職種によっては、Googleが面接前にケーススタディ、文章、コードサンプルなどの小規模な課題を求めることがあります。データ職で実施される場合は、モデリングや変換に関する演習を想定しましょう。
• パネル面接。面接段階では、Google社員が入れ替わりで担当する複数の面接が、ビデオまたは対面で行われます。ひっかけ問題はありません。
• 決定とオファー。面接後、Googleは応募書類と面接フィードバックを集約し、複数の観点を考慮して採用を決定します。その後、採用担当者がオファーを提示します。

Googleは、データエンジニアのパネル面接の回数や、プロセス全体にかかる期間を公開していません。このページで使用するスクリーニング、コーディング、システム設計、行動面接、オンサイトという分類は準備上の分類であり、Googleが各面接に付けている名称ではありません。

Googleは構造化面接を採用しています。すべての候補者が明確な評価基準に沿って評価され、同じ職種の候補者全員に同一の基準が適用されます。面接官は職務に関連する自由回答形式の質問を通じて、問題の解決方法、チームとの関わり方、強みを確認します。したがって、各回答には面接官が評価できる根拠、つまり自分が下した判断、その理由、伴ったコスト、そして結果を含める必要があります。

一般に、データエンジニア面接では以下の四つが評価されます。ここでも同様の重点が置かれると考えるのが妥当です。

• SQLとデータモデリング。時間制限の中で正確で読みやすいクエリを書く能力と、要件変更に耐えられるスキーマを設計する能力です。
• パイプラインとオーケストレーション。依存関係、再試行、冪等性、バックフィル、上流ソースの到着が遅れた場合や内容が誤っていた場合の対応です。
• 分散データシステム。パーティショニング、ストレージ形式、バッチ処理とストリーミング処理のトレードオフ、コストです。
• データ品質とオーナーシップ。不正なデータをどう検出し、誰に伝え、再発をどう防ぐかです。

Googleの面接中はAIツールを使用できないため、自分自身の考えを面接の場で声に出して説明する必要があります。

Googleによると、コンピューターサイエンスへの深い理解を伴う幅広い学際的な経歴が、Googleのあらゆるソフトウェアエンジニア職で重要です。データエンジニアの仕事はソフトウェアエンジニアリングに十分近いため、同じ基準が適用されると考えてよいでしょう。違いは、どの領域を深く問われるかにあります。

• ソフトウェアエンジニア面接との比較では、一般的にコーディング問題は、可能な限り幅広いアルゴリズムよりもデータ操作、SQL、パイプラインロジックに重点が置かれます。また、設計の議論ではリクエスト処理よりも、データフロー、ストレージ、鮮度が中心になります。
• データサイエンティスト面接との比較では、統計や実験設計よりもシステムが重視されます。到着後のデータが何を示すかだけでなく、データをどう確実に到着させるかが問われます。
• 他社との比較では、評価基準に沿って採点されるパネル面接、ひっかけ問題がないこと、AIツールを禁止する規則が、公開情報から分かる特徴です。一人の面接官に強い印象を与えることより、複数の面接官に対して一貫した受け答えができるよう準備しましょう。

Googleはプロセスにかかる期間を公開していません。採用担当者との面談、小規模な課題がある場合はその課題、パネル面接、そして複数の観点から得られたフィードバックを集約して決定するまでの時間という各段階を基準に計画しましょう。

難易度について率直に言えば、意地悪な難しさではなく、一貫性が求められる面接です。ひっかけ問題はなく、質問は職務に関連する自由回答形式で、すべての面接官が同じ評価基準に沿って採点します。そのため、思考過程を明確に説明できる候補者が評価されます。一方、暗記した一つの解法に頼る候補者には不利です。担当者が入れ替わるパネルでは、同じスキルが異なる角度から評価されるためです。

評価方法に合わせて準備しましょう。問題の解決方法、チームとの働き方、強みが評価基準なら、それぞれを裏付ける根拠を中心に準備を組み立てます。

• SQLとモデリングの演習。ウィンドウ関数、重複排除、緩やかに変化するディメンションのロジックを書く練習をし、進めながらトレードオフを声に出して説明しましょう。
• パイプライン設計の事例。構築したことがある、または構築するとしたらどうするかを説明できるシステムを二つか三つ用意し、遅延データ、重複イベント、スキーマドリフト、二重計上を防ぐ必要があるバックフィルなどの障害モードを順に説明できるようにしましょう。
• 行動面接の根拠。アピールする予定の強みごとに、自分の判断、結果、今なら変える点を含む具体的な出来事を用意しましょう。
• 面接前課題の可能性。Googleからケーススタディやコードサンプルを求められた場合は、それを最初の面接として扱いましょう。成果物は整理され、文書化され、会話の中で根拠を説明できる状態にします。
• パネル形式のリハーサル。SubcueAIで模擬面接を行い、職務に関連する自由回答形式の質問へ声に出して答える練習をしましょう。ただし、実際の面接ではAIツールを使用できないため、当日はツールを使わないでください。