Questions d'entretien pour Software Engineer chez Google (2026)
Le processus d'ingénieur logiciel de Google est célèbre pour son emphase sur les structures de données et les algorithmes. La plupart des candidats font face à deux ou trois étapes de code, au moins une étape de conception de systèmes (pour L4 et au-delà), et une étape comportementale que Google appelle en interne "Googleyness and Leadership". Le niveau attendu porte moins sur des astuces exotiques que sur des solutions propres, correctes et bien communiquées, avec une analyse de complexité précise.
Les recruteurs sont formés pour évaluer comment vous pensez, pas si vous avez mémorisé un problème spécifique. Ils veulent vous entendre clarifier le problème, énoncer vos hypothèses, raisonner à voix haute sur le temps et l'espace, et gérer les questions de suivi qui resserrent les contraintes. Une solution brute-force fonctionnelle que vous optimisez ensuite l'emporte sur une solution optimale à moitié mémorisée que vous ne pouvez pas expliquer.
Les questions ci-dessous reflètent les catégories sur lesquelles Google s'appuie. Entraînez-vous à raconter votre approche : la différence entre un signal L3 et L4 est souvent la communication et la capacité à discuter des compromis, pas la vitesse brute de résolution de problèmes.
Questions d'entretien pour Software Engineer chez Google et comment y répondre
1. Étant donné une liste d'intervalles, fusionnez tous ceux qui se chevauchent.
Approche : Triez par heure de début, puis parcourez une fois en fusionnant quand le début actuel ≤ la fin précédente. O(n log n) dominé par le tri. Énoncez l'invariant de tri à voix haute — les recruteurs Google récompensent une approche clairement énoncée avant de coder.
2. Trouvez le k-ième plus grand élément dans un tableau non trié.
Approche : Proposez un tas min de taille k (O(n log k)) et quickselect (O(n) en moyenne). Discutez le compromis : quickselect est plus rapide en moyenne mais O(n²) dans le pire cas ; le tas est plus stable et fonctionne en streaming. Nommer les deux signale de la profondeur.
3. Sérialisez et désérialisez un arbre binaire.
Approche : Choisissez un parcours (préordre avec marqueurs nuls est propre) et montrez que les deux directions sont cohérentes. Discutez du délimiteur et de la façon de reconstruire. Google aime voir que vous gérez explicitement le cas du nœud nul.
4. Word ladder : séquence de transformation la plus courte entre deux mots.
Approche : Modélisez cela comme un BFS sur un graphe où les arêtes relient des mots différant d'une lettre. Discutez de la construction efficace de l'adjacence (buckets à joker) et pourquoi BFS garantit le plus court chemin. Le BFS bidirectionnel est un bon suivi.
5. Concevez un cache LRU.
Approche : Table de hachage + liste doublement chaînée pour un get/put en O(1). Parcourez explicitement le chemin d'éviction. C'est un classique chez Google pour échauffer, qui teste si vous pouvez combiner deux structures proprement sous pression de temps.
6. Nombre d'îles dans une grille 2D.
Approche : DFS ou BFS en flood fill depuis chaque cellule de terre non visitée, en comptant les composantes. O(lignes×colonnes). Mentionnez le marquage en place par rapport à un ensemble de cellules visitées comme compromis d'espace — un suivi courant chez Google.
7. Concevez un système pour retourner les k requêtes de recherche les plus fréquentes.
Approche : Cadrez d'abord le taux de lecture vs écriture. Discutez d'un count-min sketch ou d'un tas sur une table de hachage pour un top-k approximatif à grande échelle, et comment vous feriez du sharding. Cela rejoint la conception de systèmes que beaucoup de processus Google incluent.
8. Parlez-moi d'une fois où vous avez dû prendre une décision sans données complètes.
Approche : STAR. L'étape "Googleyness" de Google recherche l'aisance avec l'ambiguïté, un biais vers l'action équilibré par le jugement, et l'apprentissage à partir du résultat. Choisissez un exemple réel avec un résultat concret et ce que vous feriez différemment.
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