Google 台灣實習面試準備：先分清 SWE、Silicon 與硬體職缺

Google 台灣實習面試準備，第一步不是找一份「Google 實習必刷題」，而是分清自己申請的 SWE、Silicon 或硬體職缺。職缺名稱、學位資格與實際工作內容，決定你應拿演算法、RTL／驗證，還是量測與硬體除錯當作主要證據；公司名稱不能代替這個分流。

你可以用 Google 的 PracHub 題目入口補相關的解題與專案表達，但不能把公司的題目集合當作台灣各職類的已確認題庫。本文先說明截至 2026 年 10 月 6 日能核實的招募訊號，再提供一個原創的跨職類專案拆解案例。

目前公告與職缺，不能合併成同一個承諾

中央大學職涯中心 2026 年 10 月 5 日刊登的 Google Taiwan 招募公告說明，2026 Spotlights on Internships at Google Taiwan 線上活動預定於 11 月 6 日舉行，2027 實習職缺總覽預計 10 月中上線。這是活動與職缺發布的訊息，不是各職類面試輪次或資格清單。

該公告所連結的 Google Careers 台灣實習搜尋頁，本次查閱只顯示一筆 Software Engineering Intern, PhD, Summer 2027。這個觀察有日期與搜尋範圍；不能外推成 Google 2027 台灣只有一種實習，也不能說 Silicon 或硬體職缺現在一定已開放。

目前可核實的 PhD SWE 職缺要求在學博士、Python 或 C++ 經驗，以及資料結構／演算法經驗。頁面也要求實習期間在台灣、英語材料與預計畢業日期，並說明申請窗口可能提早關閉。這些是此 job ID 的條件，不是所有學士、碩士、Silicon 或硬體實習的共同規則。

其他職缺上線後，應重新讀取各自的資格。舊年份的 STEP、另一國家的 SWE intern 或一篇矽晶片團隊面經，都不能替代新的台灣 JD。本次沒有兩份同週期、同職類台灣候選人報告交叉驗證流程，因此不推定固定 OA、面試題數、平台、合格線或等待天數。

建立一張職缺分流卡，而不是先選題庫

以下是原創的分流工具。先填事實，再決定練習；目前資料不存在的欄位寫「待確認」，不要用相鄰職缺補完。這張卡適合保存到自己的申請筆記，但不需要包含帳密或其他私密資料。

例如，研究主題與 embedded systems 有關，不表示某個 job title 一定是 Silicon intern。現行 PhD SWE JD 也提到 hardware platform 與 accelerator 相關工作；分類要看職位與責任，不能只看一個關鍵字。

同樣地，preferred qualifications 是準備訊號，不應被自行改寫為所有候選人的硬性門檻。minimum 則要逐條核對，不要因為做過相關專案就假設學位限制不存在。是否有資格申請，應由完整公告與招募方確認，而不是靠別人的錄取故事推斷。

SWE、Silicon 與硬體：用工作輸出做條件式分流

下表是按常見工程輸出建立的準備建議，不表示目前三種台灣實習都已開缺，亦不宣稱每個 Silicon 職位都做 RTL、每個硬體職位都量測同一種訊號。等到實際 JD 出現，再按其中的工具與責任選用相應分支。

這個分流也提醒你共通能力：每條路線都需要描述輸入與輸出、個人責任、有效條件與驗證限制。但各路線的主要證據不同，不能拿一份漂亮 presentation 把沒有做過的技術工作補上。

若自己的經歷跨軟硬體，反而應先切開責任。你可能寫過解析器但沒有設計 PCB；可能做過 RTL testbench 但沒有執行實體板測試。精確範圍比「全端到硬體我都做了」更容易接受技術追問。

原創案例：同一個 telemetry 專案，三種證據路徑

想像一個課堂專案：裝置產生有 sequence number 的樣本，接收端保存並檢查是否缺漏。團隊另有一段簡化的數位介面模型與板上量測活動。這是本文的假設情境，不是 Google 的真題或真實候選人經歷；只使用你確實做過的分支。

SWE 路徑：把序號缺漏變成資料契約

先確認樣本是否保證依序到達、序號是否會回繞、重複與重啟如何辨識。若假設一個 epoch 內序號嚴格遞增，從相鄰序號的差就能列出缺漏範圍；若允許亂序，第一次看到 gap 不能立即宣稱永久遺失。

例如，依序收到 10, 11, 14 時可以記錄候選缺口 12 至 13；若之後收到 12，系統應按已選政策修正、等待窗口結束或拒絕晚到。重複收到 11 不能增加有效樣本數。這些規則應寫進測試，而不是藏在圖表註解。

介紹自己實作時，說明用什麼狀態、查詢需求與上限。只保存最大序號的方案很省記憶體，但無法在任意亂序下追蹤所有缺口；保留集合或區間集合增加能力，也增加空間與更新成本。用實際輸入大小與測試說明取捨。

你可以準備一個正常 trace、一個亂序反例與一個重啟案例。若測試只在本地跑，成果應寫成本地演算法驗證，不是大規模資料中心吞吐。現行 PhD SWE 職缺的 platform／automation 內容，也不代表每一個實習項目都會使用同樣架構。

Silicon 路徑：如果 JD 要求 RTL，展示 cycle 與 handshake

若你真的負責 RTL 或驗證部分，說清楚介面何時接受資料。例如假設 ready／valid handshake 在 clock edge 同時成立時才接受樣本；資料在 valid 期間需要遵守既定穩定規則。這些是本練習指定的介面契約，不是 Google 的固定設計規範。

準備 backpressure、reset、連續傳輸與邊界狀態的 waveform。介紹失敗時，不要只說「某個 cycle 不對」；指出哪個訊號、在何時、違反哪條規則。若沒有檢查 reset 與 stall，正常串流通過不代表所有狀態都正確。

也區分 testbench 的刺激、reference model 與 assertion 各自驗證什麼。coverage 有哪些項目、哪些尚未觸及，需要說明定義；一個百分比不自動等於功能完整。模擬結果更不能被描述成 silicon bring-up 或實體時序量測。

如果你只是使用模組，而沒有寫 RTL，不要套用這個路徑包裝履歷。可以描述軟體介面與你做過的驗證，再坦承未參與晶片設計。申請不相符的職缺前，先確認需要的背景與可補足的能力。

硬體路徑：如果 JD 要求量測，展示可重現實驗

若你做過板級接收測試，先提供供電、clock、負載、版本與儀器設定，再說預期與觀測。接收端發現缺漏，可能來自來源、線路、接收 buffer 或解析器；曲線本身不會替你決定是哪一種原因。

一次只改一個關鍵條件，例如到達率或 worker 的處理負載，並保留對照。若量測工具本身改變了系統時序，也應記錄這個限制。沒有量到訊號邊緣，就不要把軟體 counter 直接稱為電氣層證據。

最後分開修復、測試與推論。重啟後恢復工作是觀測，不是根因證明；增加 buffer 後少見錯誤也可能只是推遲過載。能描述反證與剩餘風險，比一張「before／after」圖更有工程說服力。

把課堂與研究轉成可以被追問的履歷

實習候選人不必假裝有正式生產 ownership。可以用研究、課程與社團專案證明技能，但要讓個人貢獻清楚。用「我設計了缺口模型、寫了亂序測試」與「隊友完成板級介面」區分行動，避免把整組成果都放到自己名下。

數字要能回到原始證據。例如測試案例數、處理資料量與測量次數，若有紀錄就可使用；「提升效率百分之五十」則需要比較基線、環境與分母。沒有數據時用可核實的工程結果，不必為了讓英文 bullet 好看而編數字。

現行 PhD SWE JD 要求英語 CV／resume 與 transcript，並提醒預計畢業日期；這是該職缺的材料要求。其他路線的材料與學位資格應重新確認。若來源只寫「在學」但沒有給你資格判斷，不要代替招募方承諾。

為每個重要履歷 bullet 準備三個答案：為何採用此方法、怎麼驗證、失敗或條件改變時會怎麼調整。作品連結能提供背景，但面試官可能要你在沒有完整 repository 的情況下講清楚介面與取捨。

尚未確認面試流程時，先準備能轉移的能力

現在可以做的是核對資格、整理專案、補基礎與練習說明。收到邀請後再確認面試語言、可用工具、coding／設計／硬體討論的範圍與時間，不必從舊年份面經推導每一步。

SWE 路線可以練資料結構、演算法、正確性與測試；若 JD 要求系統軟體，還要補記憶體與執行環境。Silicon 與硬體則按職缺指定內容補設計或實驗，不要因為看見 Google 就將全部時間投入 LeetCode。

若有 virtual interview，Google 官方候選人指南可作為連線與共享環境的準備來源。它不是台灣各職類面試題目表。你仍應按自己的邀請做環境測試，並問清楚文件或 AI 工具是否允許。

招募活動可以用來確認尚未公開的路線與流程，但參加活動不等於申請、獲得面試或確認資格。不要因為公告中有報名連結，就把自己視為已進入選考。真正的申請狀態應在官方申請系統與招募往來中確認。

一份專案介紹，如何依職缺改重點而不改事實

假設你在 telemetry 專案只負責接收軟體與測試，另有同學負責數位介面與板級量測。面對 SWE，你可以把缺口資料結構、輸入政策與測試放在前面；面對要求系統整合的職缺，可以多說如何和其他介面對齊。不能因為申請 Silicon 就把隊友的 RTL 改寫成自己的設計。

一個誠實的簡介可以是：「我實作接收端的序號檢查與晚到資料政策，並用重複、亂序與重啟案例驗證；數位介面由隊友負責，我使用其輸出建立整合測試。」這提供具體行動與合作界線，也留下可以深挖的內容。

若面試官問你沒有做過的部分，先說明範圍，再介紹自己理解的介面。例如你知道 ready／valid 的預期，但沒有負責 RTL，便可說如何用觀測結果定位界面不一致。不要把理解一個概念變成宣稱曾交付該模組。

研究專案也一樣。模型或系統由團隊建立時，描述你負責的假說、實作、實驗與分析。報告上的共同作者身分不能取代個人貢獻。若成果尚未發表或含有未公開資料，使用去識別化的技術討論，不必為了面試公開敏感內容。

可以準備兩個版本的專案摘要：一個短版回答背景與個人工作，一個深入版展示最重要的決策與反例。二者應使用相同事實；短版只是選擇資訊，不是刪掉不利限制後形成另一個成果。

用招募活動提出能改變準備的問題

活動問題應聚焦你無法從職缺頁直接確認的內容。例如：「新的台灣實習職缺是否分別開放不同學位？各職類會在邀請中如何標示技術面向？若研究跨軟硬體，如何判斷最相符的 job ID？」這些比「一定考哪題」更能幫助你選對路線。

若對方只提供一般資訊，保留為一般資訊，不把它寫成特定申請的安排。活動說明、職缺頁、自己的邀請是不同證據层級；有不一致時，向招募方確認最新版本，不用網路面經替它們做裁決。

也分清時間。10 月 5 日的公告說職缺總覽預計 10 月中上線，是未來發布訊號；目前可讀的 PhD SWE 則是一筆當下職缺。不能由其中一項推斷另一項「有錯」，也不必把所有路線現在就寫成開放申請。

之後重新查阅時，記錄實際新職缺與資料更新日期。如果 job ID 或資格改變，更新分流卡，再調整作品與練習。搜尋頁顯示結果數会變，不能將本次的一筆觀測永久固定在準備計畫裡。

最後，確認你的行動是真正的申請、活動報名還是單純收藏資訊。讀了招募頁、加入活動或練完題目，均不等於取得面試。把狀態分清，可以讓後續追蹤與招募溝通更具體，也避免把尚未發生的進展寫進自己的故事。

五題練習：依路線選擇，不把五題當共同考綱

這張表混合軟體、專案與系統能力題，供分流後挑選；不是 Google 台灣 SWE、Silicon、硬體都會考的共同題單。硬體與 Silicon 的專門工具練習仍須依 JD 另行安排。

先完成職缺分流卡，再從 Google 相關題目選自己的弱項。準備的成果應是一套能對應某個 job ID、能說清楚資格與貢獻、能被測試或量測支持的證據，不是一份跨職類拼湊的「Google 必考」清單。

資料來源與延伸閱讀

• 中央大學職涯中心：2026 Spotlights on Internships at Google Taiwan 招募公告，2026-10-05
• 公告連結的 Google Careers：台灣 Intern & Apprentice 搜尋
• Google Careers：Software Engineering Intern, PhD, Summer 2027，job ID 104551723757904582
• Google：Candidate Guide for Virtual Interviews