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Instacart
シニア
10億ドル超の広告事業で、リアルタイム入札・ペーシング・予算配分のアルゴリズムの方向性を定める Applied Scientist
Instacart の Advertiser Optimization チームは、1日数百万件のリアルタイムオークション判断を下す入札・ペーシング・予算配分・ターゲティングシステムについて、数理面とプロダクション面の方向性を担うシニア Applied Scientist を募集しています。制御理論、制約付き・確率的最適化、オークション理論・メカニズムデザインへの深い素養と、それを低レイテンシのプロダクションコードへ落とし込む力が求められます。
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この面接で問われること
- リアルタイムの入札・ペーシング判断のための制約付き・確率的最適化
- 確率的な需要のもとでの予算ペーシングに適用するフィードバック制御理論(PID、MPC)
- オークション理論とメカニズムデザイン(リザーブプライス、マルチスロット配分、bid-to-price マッピング)
- 厳しいレイテンシ要件下でのプロダクションシステム構築(100ms 未満、1日数百万件の判断)
- 研究からプロダクションまでのループ:仮説、実験設計、コードのリリース、インパクト測定
- 干渉が生じるマーケットプレイス環境での因果推論・実験設計
よくある質問の方向性
リアルタイム入札最適化を、不確実性下の制約付き最適化問題として定式化する
確率的に変動する需要に対して1日の予算を配分するペーシングアルゴリズムを設計する
ペーシングシステムでの制御理論・最適化手法の選択理由を説明する(例:MPC と単純な比例制御の比較)
オークションの仕組み(リザーブプライス、マルチスロット配分)が広告主とプラットフォームの成果に与える影響を説明する
数理的な定式化を低レイテンシのプロダクションコードへ落とし込むプロセスを説明する
通常の A/B テストでは干渉が生じるマーケットプレイスで、アルゴリズム変更を評価する実験を設計する
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