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

経験者はこう語る

リアルな Senior Applied Scientist II の面接体験 — 候補者の公開投稿をもとに出典付きで再構成。

Amazon · アプライドサイエンティスト(L4)オファー獲得

Amazon アプライドサイエンティスト面接体験談:Alexa Speechチーム、2021年

候補者の希望でリクルーターとのやり取りが方向転換したことをきっかけに、Alexa SpeechチームでのAmazonアプライドサイエンティスト選考が始まった。電話面接、2チームにまたがる分割5ラウンドのバーチャルオンサイト、バーレイザー、そして追加のML幅広さラウンドを経て、オファーに至ったが、L5からL4へのダウンレベルを伴った。

面接時期: 2021年7月 · ボストン、マサチューセッツ州(リモート)