Мой опыт собеседования в Google [оффер на L5]

Предупреждение: я не смогу привести в статье конкретные вопросы из-за подписанного соглашения о неразглашении (NDA).

Работая в лондонском офисе Facebook в команде Instagram*, я начал задумываться о возвращении в Индию. В ноябре 2022 года со мной связался рекрутер Google. Он сообщил об открытии в Бангалоре должности уровня L5 и спросил, интересно ли мне это.

Так как я уже раздумывал о переезде в Индию, то ранее собеседовался в Google, но мне предложили более низкую должность (L4), чем я хотел; потом я устроился в META* на уровень E5.

Я ответил рекрутеру, что хочу запланировать собеседование на март 2023 года, потому что готовился стать отцом и хотел в этот важный период выделить время для своей семьи.

Рекрутер согласился на мою просьбу и предоставил материалы для подготовки к собеседованию. Он сообщил, что свяжется со мной в марте. До этого момента он регулярно писал мне, чтобы узнать, как проходит моя подготовка.

На этот раз в процессе подготовки возникла уникальная для меня сложность — счастливое пополнение в моей семье, дочка. За моё внимание боролись подгузники и кодинг, было очень сложно выделить время на сосредоточенную подготовку! У меня было примерно 25-30 дней на освоение и искусства ухода за ребёнком, и прохождения собеседования.

Процесс подготовки

▍ Решено примерно 75 задач LeetCode

• Задачи с Leetcode ^[1]

▍ Сделан упор на следующие темы для раунда по структурам данных и алгоритмам:

• Графы: BFS, DFS, топологическая сортировка, кратчайший путь.
• Деревья: двоичные деревья, деревья двоичного поиска, n-арные деревья.
• Префиксные деревья: префиксный поиск, поиск слов с подсчётом количества.
• Объединение непересекающихся множеств.
• Куча: медиана потока, максимум скользящего окна, верхние k элементов.
• Двоичный поиск: алгоритмы вычисления нижней и верхней границ, вопросы, в которых двоичный поиск не является очевидным выбором.
• Вопросы, связанные со скользящим окном и двумя указателями.
• Динамическое программирование.
• Строки: алгоритм Кнута — Морриса — Пратта, сортировка строк.
• Ситуативные вопросы о применении массивов, стеков, очередей, HashMap, TreeMap.

▍ Подготовка к собеседованию о проектировании систем:

• Прочитал несколько исследовательских статей:

  Amazon Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store ^[2]

  The Google File System ^[3]

  Spanner: Google’s Globally Distributed Database ^[4]

  Cassandra — A Decentralized Structured Storage System ^[5]

  MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters ^[6]

  Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data ^[7]

• Попрактиковался в распространённых задачах проектирования систем, например, в проектировании сервиса сокращения URL, Pastebin, Instagram*, Dropbox, Facebook Messenger*, Twitter, YouTube/Netflix, рекомендаций по дальнейшему вводу (Typeahead Suggestion), ограничителя частоты доступа к API (API Rate Limiter), поиска в Twitter.
• Попрактиковался в проектировании систем для некоторых продуктов Google, в том числе для Google Поиска, YouTube, Google Photo Sharing и Storage, Google Документов, Google Диска.
• Повторил такие концепции проектирования систем, как теоремы CAP и PACELC, SQL и No-SQL, типы баз данных No-SQL и области их применения, согласованное хэширование (Consistent Hashing), Bloom-фильтры, балансировщики нагрузок (Load Balancer), горизонтальное масштабирование (Horizontal Scaling), кэширование, распределение/шардинг баз данных, индексы, ограничение скорости, распределённые очереди, дедупликация запросов.
• Посмотрел на YouTube несколько видео о проектировании систем.

▍ Прошёл семь имитаций собеседований — три с друзьями и четыре на Pramp ^[8]

Мои собеседования

▍ Раунд 1 по структурам данных и алгоритмам (45 минут)

Деревья, обход в обратном порядке, топологическая сортировка

В процессе собеседования мне показали в редакторе кода длинный вопрос и попросили прочитать его. После прочтения я задал множество уточняющих вопросов, чтобы лучше понять задачу.

Получив чёткое представление, я предложил для решения использовать в качестве структуры данных дерево и применить обход в обратном порядке. Затем проводящий собеседование попросил, чтобы я объяснил решение на примере, что я и сделал.

После объяснения собеседующий попросил реализовать решение. Начав писать код, я намеревался сделать его модульным. Для этой цели я создал класс TreeNode, TreeClass и отдельный класс специально для решения задачи. Из-за временных ограничений и того, что я сделал упор на модульность, у меня возникли сложности, но в конечном итоге мне удалось написать работающий код.

У проводящего собеседование было несколько уточняющих вопросов, но он не смог задать их, потому что закончилось время. К концу раунда я понял, что провалил его. Позже я осознал, что ту же задачу можно было решить при помощи топологической сортировки.

▍ Раунд 2 по структурам данных и алгоритмам (1 час)

N-арные деревья, обход деревьев

Во втором раунде неожиданно оказалось, что на собеседование выделен 1 час, хотя обычно раунды по структурам данных и алгоритмам (DSA) в Google длятся 45 минут.

Сразу после начала собеседования я понял, почему длительность раунда увеличили. Проводящий собеседование показал мне задачу в документе Google, содержащем длинный вопрос, растянувшийся на 4-5 страниц. Кроме того, для исчерпывающего описания задачи там был слайд с диаграммой.

Увидев такую длинную задачу, я немного занервничал. Пока добрался до третьей страницы, я уже забыл подробности с предыдущих страниц. К счастью, собеседующий очень меня поддерживал и объяснил задачу. Я задал кучу уточняющих вопросов и мне понадобилось примерно 20-25 минут для полного понимания всех тонкостей задачи.

Длина решения задачи была под стать сложности вопроса. Задача была связана с деревьями, а именно с n-арными деревьями. Несмотря на сложности, мне удалось написать завершённый код. К концу раунда я чувствовал напряжение, но был уверен, что хорошо показал себя.

▍ Раунд 3 по структурам данных и алгоритмам (45 минут)

Задача с Leetcode среднего уровня, деревья, куча, рекурсия

Этот раунд отличался от двух предыдущих. Проводящий собеседование дал мне стандартную задачу с LeetCode среднего уровня, в которой делается упор на деревья. Я быстро предложил решение, доказал его работоспособность на примерах, а потом меня попросили написать код. Я быстро написал решение, указав его временную и пространственную сложность.

Дополнение 1: собеседующий немного изменил задачу и спросил, как бы я модифицировал код, чтобы он учитывал новую фичу. Я быстро придумал необходимое изменение, которое сделало мой код не только адаптируемым к модификации, но и более модульным для удобной адаптации к таким изменениям благодаря использованию шаблона проектирования «Стратегия».

Дополнение 2: собеседующий дал мне сложный уточняющий вопрос. Мне потребовалось некоторое время, чтобы найти оптимальное решение, ещё какое-то время потребовалось на объяснение решения на примерах. Внесённые ранее изменения по повышению модульности кода пошли на пользу, позволив мне быстро адаптироваться к изменениям, внесённым в дополнении 2. Мне удалось написать код вовремя.

Дополнение 3: оно было связано с превращением моего решения в продукт. Я рассказал о нескольких подходах, благодаря которым мой код мог бы работать в среде продакшена.

После завершения этого раунда я чувствовал себя уверенно.

Когда первые три раунда закончились, рекрутер сообщил, что в одном из раундов DSA мои результаты были спорными. Я уже догадывался об этом, потому что ощущал, что плохо проявил себя в раунде 1. Рекрутер порекомендовал провести дополнительный раунд DSA, чтобы у комиссии по найму не было сомнений, учитывая уверенные рекомендации о найме на основании двух других раундов.

▍ Раунд 4 по DSA (45 минут)

Строки, сортировка, двоичный поиск, префиксные деревья

В этом раунде мне пришлось понервничать. Проводящий собеседование изложил задачу, с которой я раньше не сталкивался. Хотя сама задача не была особо сложной, в ней требовалось применить множество концепций DSA: хэширование, сортировку, двоичный поиск, алгоритмы вычисления верхней и нижней границ, а также учесть пограничные случаи. Кроме того, собеседующий попросил написать качественные тесты.

Поразмыслив в течение примерно пяти минут (и проговаривая всё вслух), я смог выработать алгоритм для решения задачи. Я объяснил решение, подтвердил его на примерах, а затем указал временную и пространственную сложность решения. Затем проводящий собеседование попросил написать код. Я быстро написал код, создал тестовые сценарии и обеспечил покрытие всех пограничных случаев.

Дополнение 1: собеседующий задал уточняющий вопрос, внеся небольшое изменение во входные данные и ожидая ещё более оптимального решения. Рассмотрев несколько примеров, я придумал решение с использованием префиксных деревьев, что соответствовало ожиданиям собеседующего.

Дополнение 2: собеседующий задал мне вопросы о масштабируемости моего решения для обработки очень больших датасетов и его применимости в среде продакшена. Я порассуждал о возможности шардинга структуры данных префиксного дерева, перечислив различные стратегии эффективного шардинга. Кроме того, я описал альтернативное решение на основе хранилища пар «ключ-значение», однако мы не стали углубляться в его рассмотрение. После этого собеседующий попросил меня реализовать решение на основе префиксных деревьев.

Код для этого дополнения был довольно длинным, и мне пришлось торопиться, чтобы закончить его в срок. В целом, этот раунд прошёл хорошо.

▍ Раунд 5 по проектированию систем (45 минут)

Проводящий собеседование попросил меня спроектировать один из продуктов Google. Имея знания о системе, я перечислил функциональные и нефункциональные требования, обговорив их с собеседующим в нескольких уточняющих вопросах. Затем беседа перешла к подробному обсуждению конкретных фич, поэтому этот раунд оказался по своей сути более разговорным.

Мы подробно рассмотрели различные методики, тщательно рассмотрев плюсы и минусы каждой. Поддержка и взаимодействие со стороны собеседующего превратили этот раунд из типичного собеседования в обсуждение технических подробностей. В целом это был замечательный опыт.

С другой стороны, я не был уверен, насколько хорошо проявился в этом раунде.

▍ Раунд 6 по соответствию поведенческим требованиям Google (45 минут)

Мы подробно рассмотрели мой предыдущий опыт работы и причины решения уйти из META*. Затем собеседующий задал мне несколько вопросов на соответствие поведенческим требованиям компании (Googlyness), которые оказались ситуативными. Собеседующий представил множество интригующих сценариев, а я объяснял, как повёл бы себя в них, исходя из своих прошлых проектов и опыта. На протяжении всего процесса собеседующий был дружелюбным и поддерживающим.

В конечном итоге, этот раунд прошёл гладко, и после него у меня не было негативных ощущений.

Успешное прохождение собеседования в Google

Долгое время я с нетерпением ожидал результатов. Рекрутер сообщил, что они ожидают решения комиссии по найму. Спустя три недели рекрутер позвонил мне, чтобы поздравить: я прошёл собеседование в Google и комиссия по найму сказала, что результат положительный.

Переговоры об оффере и его принятие

В отличие от того времени, когда я получил оффер от META*, на этот раз особых переговоров об оффере не было. Первоначальный оффер соответствовал моим ожиданиям, поэтому я с радостью его принял.

Как и META*, Google предложил щедрое пособие по релокации, что сильно упростило переезд из Лондона в Бангалор.

Подбор команды

Процесс подбора команды в Google довольно долог. У меня было множество совещаний с менеджерами различных команд, чтобы найти подходящую мне. В конечном итоге я попал в команду Google Cloud Databases, которая показалась мне очень интересной.

Официально я устроился в Google 16 октября 2023 года. Вот краткая хроника:

• Ноябрь 2022 года: со мной связался рекрутер.
• Март 2023 года: я прошёл процесс собеседования
• Август 2023 года: получен оффер.
• Октябрь 2023 года: трудоустройство в Google.

▍ Основные выводы

• Развивайте в себе чёткое понимание структур данных и сфер их применений. В трёх раундах моего собеседования постоянно всплывала тема деревьев.
• Google делает упор на качество решения, в отличие от META*, где самое важное — это скорость его разработки.
• Ответы на уточняющие вопросы очень важны.
• Будьте готовы к длинным формулировкам задач и к написанию большого объёма кода на собеседовании.
• В некоторых уточняющих вопросах вам потребуется углубиться в сложности, связанные с реализацией вашего решения в среде продакшена.

Как и для большинства разработчиков ПО, трудоустройство в Google долгое время было моей мечтой. Google почитают за его культуру разработки, сложные задачи и инновационные технологии. Моей самой сильной мотивацией стала возможность работать в столь влиятельной компании вместе с одними из самых изобретательных умов в нашей отрасли.

После напряжённого процесса собеседования, потребовавшего тщательной подготовки, я с радостью могу теперь называть себя гуглером (Googler). Я жду непрерывного роста сложности при работе над важными проектами и расширения своих навыков, полученных при работе с талантливыми коллегами. Мне не терпится узнать, что будущее приготовило для этой новой главы в моей карьере.

Благодарю вас за прочтение статьи. Можете связаться со мной в LinkedIn ^[9], если нужна моя помощь! я с радостью помогу в подготовке к собеседованию или дам советы по развитию карьеры.

* Meta Platforms*, а также принадлежащие ей социальные сети Facebook** и Instagram**:
* — признана экстремистской организацией, её деятельность в России запрещена;
** — запрещены в России.