Опыт прохождения собеседований в Google

Про Google (часть 1) На днях вернулся из путешествия, где я в числе прочих мест посмотрел, что там с офисом Google в Париже, где я работал (фото главного входа в офис прилагаю, как видите, стоит). Вспомнил, что меня просили написать про опыт, как попал, что там делал. Тут напишу только про свой опыт собесов. Гугловский процесс в целом похож на любой другой бигтехе, разве что могут быть небольшие отличия: 1) первичное знакомство с рекрутером 2) основные секции: алго, (ml) system design, cultural fit 3) выбор команды Про знакомство особо писать нечего, я просто лампово поговорил с рекрутером про меня, мой опыт и цели. Из полезного могу лишь сказать, что я подавался тут, а на секции я просто пересказал свое CV и описал позицию, на которую отправил запрос. Отдельного хотел бы уделить внимание на алгосах. У меня их было минимум 4 секции. Алгособесы на мой взгляд сильно отличаются от Яндекс/ВК/Авито/Амазон. Основные сложности — лимит по времени и ожидания от кандидата. Каждое собеседование длится 45 минут, за это время надо решить 2-3 задачи. Две на хорошо, три на отлично. Задачи у меня на этапах были связаны друг с другом и отличались ме собой только дополнительными усложнениями. К примеру, если код для первой задачи был хорошо написан, то им можно было решить и вторую. Последняя же модификация всегда была со звездочкой, и я часто не успевал ее решить полностью. Так как времени мало, надо писать код и одновременно с этим говорить на английском, мне было очень нетривиально укладываться выделенное время. Много времени уходило что и как говорить. Критично это было для различных терминов из (пост-)советской школы и их аналогов на английском. Все еще надеюсь, что когда я сослался на одном из собесов на теорему Понтрягина-Куратовского, меня правильно поняли :) Но интервьюеры часто шли встречу. Так, один из собесов у меня вертелся вокруг задачи с поиском подстрок. Когда выдали последнюю модификацию я понял, что правильный способ ее решить — использовать алгоритм Ахо-Корасика. Но за оставшиеся 15-20 минут я не смог бы его реализовать без ошибок, прямо так на собесе и сказал. Мы договорились, что я расскажу ассимптотику, идею, реализацию, и этого хватит. На другом же собеседовании, когда я не успевал дописать код для последней модификации, мне дали ещё около пяти минут чтобы закончить. После алгосекции был ML System Design. По этому этапу я совсем не увидел отличий с аналогами в других компаниях. Мне дали приятную задачу релевантную вакансии, надо было задизайнить рекламу в поиске, тут я просто пересказал свои best practices, которые получил работая в Яндексе, этого хватило :) Финальный и морально самый сложный для меня этап был behavioral. Цель была показать, что у меня и компании есть культурный match и общие ценности. Основная сложность была неопределенность, мне были непонятны ни ожидания интервьюеров, ни возможные вопросы, ни успешность секции после окончения собеса. По итогам мне показалось, что тут сильно решает общий вайб с интервьюером, и правильно ли кандидат понимает вопрос, про которые надо рассказать . Из забавного: cам процесс собеседований мне поставили на 4 дня подряд (по 1-2 собеседования в день). Большую часть времени заняло согласование оффера и присуждения мне грейда. После этого мне предложили пройти еще два доп собеседования, где были более продвинутые секции на +1 грейд, так как все этапы до этого я прошел очень хорошо. Тут я уже провалился, из-за чего фри грейдап мне не дали( Из комичного: через неделю ожидания оказалось, что все собеседования, что я описал, я проходил в локацию, куда мне не могли физически сделать визу. По итогу долгое время мне искали подходящую команду, и весь процесс от первого созвона до оффера затянуься до примерно полугода.