Instacart の広告ランキング・リトリーバルシステムを支える pCTR モデリング研究をリードする

広告クリックの学習データに含まれるポジションバイアスをどう検出し補正しますか？

モデルキャリブレーションにおける Platt scaling と isotonic regression の違いを説明し、それぞれをどんな場面で選ぶか述べてください。

広告面をまたいでバックボーンを共有しつつ、ドメイン別のファインチューニングを可能にする Multi-Domain Multi-Task アーキテクチャを設計してください。

TIGER のような生成的リトリーバルシステムは、埋め込みベースの近傍探索とどう異なり、どのような新たな故障モードを持ち込みますか？

曖昧なプロダクト上の観察（例：新規広告主に対して広告のキャリブレーションが過剰に見える）を、測定可能な評価計画を伴う厳密な研究課題へ定式化するプロセスを説明してください。