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私はこうしてGoogleに入社/退社しました系記事まとめ

投稿日:April 2, 2019 更新日:

 

ここ最近少しブームになっていた、「私はこうしてGoogleに入社/退社しました」系の投稿が、どれも興味深い内容だったので、あとから見返しやすいようにまとめてみました。

記事一覧

Google退職します|eqsan|note

2019/3/15が最終出社日でした。インターン期間も含めると4年ちょっと勤めたことになります。 ちょうど昇進してプロジェクトも一区切りついたタイミングで他にすごくやりたいことができたので転職という形です。 素晴らしい環境なのに情報が少なくて、入ると良さそうなのに敬遠している人を何度か見たので、この記事が参考になれば幸いです。辞める人が言うのも変な話ですが。 …

私はこうやってGoogleに入った (ソフトウェアエンジニア、中途採用編)

( 人にお願いするだけじゃなくて自分も貢献しろよということで昔話を書いてみました。 kazawa フォーマット に従っています。) 学生時代 …

私はこうやって(12年前) Google に入った

書け、という天の声 が聞こえたので書いてます。 私は修士まで物理学を専攻していて、情報系の勉強は特にしていませんでした。ただ、実験結果をまとめるために awk を使ったり(256倍本とか知っています?)、シミュレーションをするために Fortran 書いたり(関数名の長さに制限ありました)はしていました。 …

私はこうして Google に入った (SWE・新卒編) – ふしみのブログ

最近、 Google や大学が開催しているキャリアイベントなどに参加する機会がおおかったので、そこで話したことをまとめて書いてみました。2017年4月入社なので、現在2年目が終わろうとしているところです。 なるべく汎用的に、具体的な対策を中心に書いたので、他の 外資 系企業の採用面接にも役立つかもしれません。参考にしていただければ幸いです。

こうしてGoogleに入社した(kumagi編) – Software Transactional Memo

TL;DR AtCoder やろうぜ Google の(僕から見て)偉い人が立て続けにブログを書いており ここ数件の僕のブログへの反響を読んでも「Googlerだから特別」みたいな意見が散見され、入社へのハードルが変に高く見られてしまっている気がするので、僕が Google に入社する準備として取り組んでいた事とそのレベルを紹介する。程度の低さに安心して欲しい。 英語 …

こうしてGoogleに落ちた – Easy to type

TL;DR Leetcodeをもっとやる必要がありました Googleの社員が選考過程についてブログを書いています。ちょっと前にNTTブームを引き起こした id:kumagi さんとか。 ところで、僕も Google …

私はこうやってGoogleに入った(新卒ソフトウェアエンジニア) – n-yoda’s blog

長い記事を書く人が多いので短くて簡潔なものをと思って書きました、が、思ったより長くなりました。 小さい頃からやっていたところが強みです。周りに聞ける人が一人もいなかったので ググる のが得意。大学で習う以上の強そうな知識とかはあまり無いです。 研究室の先輩方がホームページに載せているものを参考にして書きました。 何もしませんでしたが、何度かやった TopCoder は多分役に立ちました。 TOEFL ITP 547/677点。

私はこうやってGoogleに入りました(Reiko編)

プログラミングスキルは? プログラミングは仕事用のコードを自己流で書きちらかしてるだけだったのでコーティングには全く自信がなく、そのリクルーターさんからいくつか資料が送られてきたので、参考にして勉強しました。Cracking the Coding Interview、プログラミングコンテストチャレンジブック、あといくつかアルゴリズムの本(思い出したら書きます)などをやりました。 …

Google に入るまでの話

Google に入るまでの話. GitHub Gist: instantly share code, notes, and snippets.

いかにしてわたしは Google に入社し、そして退職したか – The Decisive Strike

長山です。2019 年 3 月 29 日付けで 7.5 年勤めた Google を退職しました。 わたしは SWE ではなくアナリストとしてエンジニアリングの組織にいました。検索や Play …

Google に入るまでの話

コンテキスト: https://togetter.com/li/1331865 グーグルジャパンではなくてUSの本社での採用の話。私が受けたのはSoftware EngineerではなくてDeveloper Advocate。Engineering組織の下についているのでコーディング面接有り。ただし評価項目がSWEとは異なる。 …

2008年に中途採用でGoogleに入った時の話|ぽん|note

はじめに 日本でやってる祭りを見ていたら、見た人がビビりそうな話を書いている人がいたので、少しでも心理的なバーを下げるべく自分の話を書いてみました。効果は保証できません。 略歴 電子情報工学修士 > アクセンチュア (1年半) > 医療系スタートアップ (日本5年、アメリカ1年) > Google Japan >US >スイス 入社のきっかけ 前職の医療系スタートアップでアメリカに移住して10ヶ月の時に、会社都合で突然日本に帰ることになりました。生活にも慣れてきて楽しい時期だったので、もっと長くアメリカいたいと思いながらも、ビザが会社に紐付いて

わたしはこうしてVimとSplatoonでGoogleに入った(SWE/新卒/インターン編)|haya14busa|note

コンテキスト:https://togetter.com/li/1331865 # 自己紹介と略歴 haya14busa といいます(GitHub)。VimとGoとSplatoonが好きです。 ## 2012年 京都大学総合人間学部2回生。何もやりたいことがわからなかったころ、なんとなくウェブページ作りたい的なきっかけでプログラミングに触れる。最初期のころはブックマークレット自作したりしてベンリ~って遊んでた。 ほどなくしてVimと出会い、ハマる。 ## 2013-4年頃 Vim プラグインの開発や日本のVimのコミュニティーが楽しくてずっとVimと遊んでた(参考1, 参考2

2016年投稿の過去記事

G社に内定した – 更新しない備忘録改二

前回の更新は4年前らしい。あと15回くらい記事を書いたら寿命だろうか? さて、表題の通り。世の中何が起こるか分からないものである。 自分は インターン 経由の採用である。詳しく書けない部分はあるが、簡単に経緯をまとめようと思う。 ことの始めは 2015年3月の言語処理学会で、会場の隅で@taku910さんと個人的に話していた折、「うちで …

Togatterのまとめ記事

私はこうやってGoogleに入りました

Googleに入社した方々のツイートをまとめました。

記事の中で特にオススメされていた書籍やサイト

LeetCode – The World’s Leading Online Programming Learning Platform

Level up your coding skills and quickly land a job. This is the best place to expand your knowledge and get prepared for your next interview.

 

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2018年も半年を過ぎたので振り返る。 2018年の抱負 今年も去年と同様に2018年の抱負を書く。 2018年の抱負 去年と同様にいろんなことはできないので大目標3つ+サブ目標。これ以外にも細かいものはいくつかあるけど別途まとめる。 CTOとして 機械学習 英会話 サブ目標 引き続きフロントエンド CTOとして … 前置き 自分はあれもこれもできるタイプではないので、1年の抱負のような目標と中長期的な目標をたててそれをたまに見直しつつただこなすだけという方針にしている。やり方は結果的にこうなりたいというのをリスト化して、そこからドリルダウン式で必要なことそれを一つずつクリアしていく感じ。 2018までに立てていた中長期的な目標は、すべての項目をクリアできたので、年初にあらためて書き出してそれをまた同じように実行している。中長期的な目標と1年の目標があって、1年の目標は、主目票、サブ目標、個人活動、プライベートで分けて立てている。 CTOとしての活動 2018年1月からはスタートアップのCTOという立場で新しいスタートを切ることができた。 選択と集中 これは自分にとってもスタートアップにとっても非常に重要。やりたいことが沢山ある中で限られたリソースで如何にやるべきことをやるか。ただ今年の前半は、業務以外に書籍執筆、コミュニティ活動に結構時間を割いたので選択と集中はできなかった。前半で個人活動は一区切りついたので後半は少し抑えて選択と集中をすることにする。 開発速度と品質担保 開発速度と品質担保はフェーズによって全然やり方が違う。0→1のフェーズはとにかくアウトプットして結果を出す必要がある。今は1→10にするフェーズだと思っているのでどう進めるか色々考えた。 この段階を疎かにすると10→100にするフェーズで開発速度や品質に大きくしわ寄せがくるし、一方でやり過ぎると10→100の段階にたどり着けさえしなくなる。なのでバランスをとりながら開発速度と品質が担保できる方法を考えて進めた。どうしても大きく変えなければいけないところとかはあって、既存機能に影響を与えてしまったのは反省点。 チームビルディング チームビルディングもその時にあったやり方があると思う。去年1年間はスクラムを組んで良さを実感できたけど、今スクラムを組むのは違うと思ってやっていない。ただ、自分がだんだん何やってるのか分からなくなってきたので途中から1人スクラムをはじめた。そして最近、役割だけスクラムっぽい取り組みを入れた体制にした。 新規学習技術は機械学習 去年は、JavaScriptをメインにして活動してある一定の成果が出せたので、今年はかねてから考えていた機械学習をメインにした。そして「AIPyハンズオン勉強会」というのを開催してみんなで一気に学習することにした。 勉強会はこの半年で2回開催できた。これはほんとにやってよかった。次回は7/19に第3回を予定している。こういうのは継続が大事なので続けていきたい。 AIPy (アイパイ) ハンズオン #1 AIPy (アイパイ) ハンズオン #2 AIPy (アイパイ) ハンズオン #3 (7/19開催予定) 執筆 年末から書いていた本を無事出版することができた。書籍執筆はすごく面白いのでまた書きたい。 React、Angular、Vue.js、React Nativeを使って学ぶ はじめてのフロントエンド開発 コミュニティ活動 PyCon JP活動 今年もPyCon JPスタッフをやっているけど案の定あまり活動ができていない。それでも前半は時間を見つけて少しやったけどどうしても中途半端になるので後半の活動は抑え気味になると思う。 PyCon APACに参加する 去年に引き続き今年も参加してきた。海外カンファレンスはPyCon APACしか参加したことないけど本当に面白いので機会をつくって他も参加していきたい。今年はgihyoに参加レポート記事を寄稿した。こういったアウトプットができるのもよさの一つ。 Day1:プライバシーを機械学習でどう守るか?/機械学習の基礎と応用 英語でコミュニケーションができるように 去年PyCon APACに参加した時と比べると、少しDMM英会話をやったりテック系Podcastを聞いたりしたおかげか、普通に生活する分には英語に対する抵抗感は少し減った。トークについても去年よりは聞き取れた気はするけど、話す人によっては全然聞き取れなかったりするのでなんとも言えない。英語使う機会は今の所ないのでこれからはテック系Podcastを聞くくらいに抑える。テック系PodcastはFull transcriptがあるのでTalk Python To Meをよく聞いている。 ブログ継続 ひとつき2投稿目安だけど半年の時点で9投稿と少し少なめ。 サブ目標 サブ目標は今の所ほぼ未着手。JSの深掘りをする予定。 プライベート 草野球とソフトボールをやる 今年もThe Soulsという草野球チームで野球やってる。今季未だ負け無し。今年は草野球に加えてソフトボールもはじめた。 ハーフマラソンかフルマラソンに出る 4/14にハーフマラソンを走った。フルマラソンは経験あるけどハーフははじめて。数年前にフルマラソン走ったときよりもハーフのタイムは悪かったけどなんとか完走。秋に向けて少しずつ準備する。 株 楽天バンクと楽天証券を開設したけどそれ以上はまだ何もやっていない。ちなみに楽天証券はマイナンバーの提出が必要。 まとめ 前半のうちに個人活動はきりよくやることができたので後半は事業に注力する。あと今年は飲みに行きまくっていた。それはそれでいろんな業種の人と出会えるから楽しいけど後半は抑える。体調もたまに不安を覚えるので体調管理もちゃんとせねば。

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申告と節税について整理した。税率?青色?白色?扶養控除?など

フリーランスではないけど確定申告する機会があったりと税金のことを考える機会が増えたので大分昔に買った「フリーランスを代表して 申告と節税について教わってきました。」という本を読み返しました。かなり昔の本ですが大きくは変わっていないと思うのでまだ大丈夫かなと思っています。ただ間違いがある可能性もあるのでその点はご注意ください。指摘も大歓迎です。税金については、その時理解した気になってもすぐ忘れてしまうので大事なところだけメモとして残しておきます。 フリーランスを代表して 申告と節税について教わってきました。 Amazonより 最終的な納税額はどのように決まるか 最終的な納税額は次のように決まります。 年の稼ぎ 売上(収入)- 経費 = 所得 税金の対象 所得 – 各種控除 = 課税所得 最終的な税額 課税所得 × 所得税率 = 納付税額 所得税の速算表 課税される所得金額 税率 控除 以下 超 195万円 5% 0 195万円 330万円 10% 97,500円 330万円 695万円 20% 427,500円 695万円 900万円 23% 636,500円 900万円 1800万円 33% 1,536,000円 1800万円 40% 2,796,000円 ここで初めて知ったのが、所得に応じて税率はあがっていきますが、限度額を超えた分だけがその税率で納税する対象になるという仕組みでした。つまりそれが「控除」に該当するもの。少し控除はあるものの課税所得の限度額を超えたら全ての所得がその税率で計算されると思ってました。どういうことか具体例をあげてみます。 課税される所得金額が200万円の場合 5%までの金額を計算 195万円 × 5% = 97,500円 10%になった分の金額を計算 5万円 × 10% = 5,000円 5%までのと10%分の金額を足す 97,500円 + 5,000円 = 102,500円 所得金額が200万円の場合は、195万円を超えた5万円分んだけ税率が10%になり、納税額は102,500円となります。これは単純に以下のように控除額を引く計算方法でやっても同じ結果となります。 単純に計算して後から控除額を引く 200万円 × 10% – 97,500 = 102,500円 じゃあ税率があがった場合はどうなるの?というのが疑問になったので同じように計算してみました。 課税される所得金額が340万円の場合 順番に計算した場合(10%の控除額を引く) 330万円 × 10% + 10万円 * 20% – 97,500円 = 252,500円 単純に計算して後から控除額を引いた場合 340万円 × 20% – 427,500円 = …

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PyCon APAC 2018 in Singaporeに参加してgihyo.jpさんにてレポートを寄稿した。 今年のレポートはPyCon JPのスタッフと元スタッフメンバーで書いた。カンファレンスのセッションレポートだけでなくカンファレンス参加に関連するコラムも盛り込んでいてめちゃくちゃ読み応えのある内容になったと思う。 Day1レポート 目次 Day1 PyCon APACとは シンガポールと今年のカンファレンス会場 Keynote ~ Tell me your secrets – Privacy in machine learning systems セッション Build a Data-Driven Web App That Everyone Can Use TeaTeaching Computers ABCs: A Quick Intro to Natural Language Processing Better Care and Feeding of Machine Learning Model コラム APACで発表者をしてみて PyCon APACミーティング 終わりに Day1:プライバシーを機械学習でどう守るか?/機械学習の基礎と応用 こんにちは, taisaです。2018年5月31日(木)~6月2日(土)にかけて行われた「 PyCon APAC 2018 in Singapore 」に参加してきました。本レポートでは最後の2日間に行われたカンファレンスデイの様子やセッション以外の現地滞在の様子などを2回に分けて,当日参加したPyCon JPスタッフや元スタッフのメンバーがお届けします。 PyCon … Day2レポート 目次 Day2 keynote セッション Concurrency vs Parallelism Elements of Programming Interviews in Python Streaming data processing pipelines with Apache Beam in Python, naturally! コラム PyCon APACの開催国となったシンガポールについて 海外カンファレンスに参加してみて 2日目の夜について 終わりに …

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2016年の振り返り

2017年になってもう3ヶ月が過ぎようとしているけど、今年初投稿なので今更ながら2016年の振り返りをする。 2016年前半 2016年前半はWeb業界に来て初めてWebサービスの受託開発をした。5年前にSIerからWeb業界に来て以来初めての受託開発だった。プロジェクト前半は若手エンジニア2人いたが、色々な都合により後半は自分1人になりそこからは1人最後までやることになった。 SIerにいた頃、小さめのプロジェクトであれば自分一人でやることはあったが、今回のような大きめのプロジェクトで0→1のサービス開発をマネージメントしながら開発するというのは初めてだった。ローンチ後は何事もなく稼働しているのでよくやったと思えたもののWebサービスの受託開発の難しさを思い知った。 Laravelについて 開発はPHP+Laravelを使った。初めて使ったフレームワークだったが、日本語ドキュメントがしっかりしているのでほぼそれだけで開発を進めることができた。 https://readouble.com/laravel/5.1/ja/installation.html 主なプラグインは以下を使った。 laravel-debugbar laravel-ide-helper Intellij Laravel-Plugin 2016年後半 サービス開発に戻り、戻ってからは主に以下のことをやった。 決済システム導入 CI環境の再整備 ステージング環境の整備と追加 PHPUnit+Phakeによるユニットテストの本格導入 サーバのオートスケール 決済システム導入 これは、受託開発が都合により伸びた為、設計までして他のメンバーに引き継ぐすることになってしまったが、その後、また引き継ぎ開発を進めていった。「決済」といったシステムを扱ったことで良い経験ができたように思う。 CI環境の再整備 サービスの拡大、人の入れ替わり、増加により以前自分で立てたJenkinsのCI環境が整備されずひどい状況になりつつあったので整備した。Jenkins2へのバージョンアップもこのタイミングで行った。 ステージング環境の整備と追加 人員に対してステージング環境があきらかに枯渇していたので再整備と追加をした。具体的にはシステムだけでなく運用者もリリース前テストで利用する為、ステージング環境利用待ちのようなものが発生している状況だった。また、いくつかのサービスがつながっていることもあり環境がブラックボックス化していたのを再構築しドキュメント化しつつ環境を増やした。テスト環境大事。 PHPUnit+Phakeによるユニットテストの本格導入 UnitTestも以前は書くよう推奨していたが形骸化している状況だった。また、新卒メンバーが入ってそもそもテストが書けないメンバーもいる状況だった。これに対して、ハンズオンを開催しある程度書けるところまで持っていき、それ以降はプロダクト開発時にフォローするという形で最終的にはメンバー全員が必ずUnitTestを書くというところまで持っていくことができた。また、テストが増える従って、修正時の確認コストが減り品質が上がってきている実感が得られた。 サーバのオートスケール アクセスが増え、ときに突発的に高負荷が来るという事象が増えてきて、その度にサーバをたて、デプロイスクリプトに新しいサーバを追加しデプロイするということをやっていた。それもいい加減面倒だし事前アナウンスがなければ対応ができないので、常にS3に最新ソースを配置しておき、あとは負荷検知により自動的にサーバを増やすという仕組みを導入した。 社外活動とアウトプット 2015年末に子供が生まれたことと2016年の前半の受託開発に忙殺されたことで全くできなかった。2017年は落ち着いて来たこともあり活動を増やす予定。 まとめ 2016年後半の取り組みに関しては、2017年から始めるスクラムの取り組みの為の下準備という意味合いもあり、テストや環境系の整備をメインに行った。これにより2017年からの取り組みをスムーズに始められたと思う。

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2017年の振り返り

2017年も残りわずかとなったので年を越してしまう前に振り返る。結論から言うと今年は近年稀に見るいい年になった。というのも今年立てた目標や中長期的に立てていた目標を達成することができたから。今年立てた目標はこちら。これらの内容について簡単に振り返る。 2017年の抱負 2017年になって1Qが終わろうとしているけど、年末に考えた2017年の抱負を書こうと思う。 2017年の抱負 いろんなことはできないので3つ+サブ目標で考えた。 生産性 ビックデータ ビジネス・インテリジェンス サブ目標 フロントエンド 英語 生産性 これまでも開発の生産性を意識した活動をしてきたが、全員の開発効率アップ、品質アップのような守備的な活動が多かった。けど今年はスクラム体制にして攻撃的な面も加えていきたいと思う。 去年までの振り返り 去年までは2人1組のような小さなチームで開発し、できたらリリースするというサイクルで開発していたが、以下の問題が細かく積み重なってきていた。(サービスの規模がそういった状況に陥る状況にまで成長したとも言える。) マネージャーの管理コストが高い 要件定義して開発に仕事を振る側の負担が大きい 開発者が指示待ちになる 開発した機能が属人的になる 開発メンバーが他のメンバーが何をしているか把握できない(チーム感がない) 開発・営業・運用で足並みを揃えるのが難しい これらの問題を一気に解決する為に2017年からはスクラム体制で開発を進めることした。 スクラムのチーム構成 最初のスクラムチームの構成は以下の7人体制 プロダクトオーナー スクラムマスター(自分) 開発チーム デザイナー兼コーダー 中堅エンジニア 2~3年目のベトナムメンバー(2人) 新卒エンジニア スクラムを始めるあたり読んだ資料と書籍 Wikipedia まず最初に見たのがWikipedia。スクラム自体はある程度決まった型があるので、ここを見るだけでも大体の流れを確認することができた。また、スクラムガイドがリンクされているので合わせて読んだ(こちらも17ページ程)。 SCRUM BOOT CAMP THE BOOK 次に読んだのがこちら この本はスクラムについての概要はわかったけど実際どんな風に進めたらよいかが分からないという方におすすめ。実際の流れを漫画を交えて説明してるので読みやすいし一連のスクラムの流れがわかる。個人的にはスクラムガイドとこの本を読めばスクラムを開始できると思う。 スクラム実践入門 他の書籍も一応見ておこうと思って呼んだのがこちら 生産性 今年の大きな目標の柱として、生産性というのをあげていた。これまでも意識していたことではあるが今年は具体的にスクラムという取り組みを取り入れて実践した。生産性を意識する背景は、主に人口減少・人手不足などがある。とにかく時間をかけて仕事すれば結果がついてくるという時代ではなくなっている今、あたらめて生産性を意識して仕事することにした。結果的にはスクラムマスターとして約1年間スクラム開発をし、一定の成果を出すことができたと思う。スクラムがどんなものか、スクラムを導入するとどんな結果が得られるかが把握できたのでこれからに生かせる経験をすることができた。 ビッグデータ ビッグデータに関する知見はほぼ皆無に等しかったが、今年はAWSを利用してビッグデータに関するサービスをやろうと考えていた。そんな折ちょうどその文脈で新規サービスを立ち上げることになり約5ヶ月位かけてスクラム体制で開発をした。ビッグデータに関しては、AWSサミットに参加したことでどのようなアーキテクチャにすればよいかが考えられたのが大きかった。具体的にはデータレイクという手法を取り入れた。サービスについてもスクラム体制がなんとか機能してスケジュールを大きくはずすことはなかった。実際ビッグデータに関してはデータがたくさんたまるというところまではいけなかったが、それでも1年前にはまったくなかった経験と知見を得ることができた。 ビジネス・インテリジェンス ビジネス・インテリジェンスに関しては、ビッグデータとほぼ同様の文脈なので特記することはないが、ただビッグデータを扱うだけでなくしっかり示唆を出せるものをつくることができた。ただ、機械学習やデータサイエンスといったことを取り入れるところまでは至らなかったのでこれらは来年の主軸の目標にする。 フロントエンド フロントエンドは、今年ようやく本格的にモダンな技術を取り入れることを決意してチーム一丸となって脱jQueryを果たした。業務外でVueJS、React、Angularの勉強会などを行い最終的にはVueJSを採用した。VueJSでやったことをすべてjQueryでやってたらめっちゃ大変な上にサービスの更新も大変だっただろうと思う。本当に導入できてよかった。 英語 英語までは絶対手が回らないだろうと思ってサブ目標にしていたが、案の定英語は他と比べると一番手をつけることができなかった。ただ、2017年の目標は以下の2つだったのでこれについてはしっかり達成することができた。そして2018年は2017年よりも時間を割いて、英語を少しでも楽に使えるようにしたいと考えている。 英語の勉強をするというよりは英語を使う環境に身をおける状態にする 英語の技術系podcastを聞く まとめ ここに書いていない中長期的に立てていた目標も今年で達成することができたので総じて2017年は良い年になった。無理に目標を立てすぎないというのがよかったのだと思う。自分の体調やキャパを考えるとできることはどうしても限られてしまうのでその中でできることを来年も考えてやっていこうと思う。