Netflix
シニア
Netflix の広告在庫を支えるリアルタイム ML 予測・シミュレーションシステムを構築する
Netflix の新設チーム Ads Inventory Management & Forecasting が、シニア ML エンジニアを採用します。ダイナミックプライシング、レートカード、イールド最適化を支えるリアルタイム在庫予測モデルと、高性能なアドサーバーシミュレーションの構築が任務です。急成長する Connected TV 広告の領域で、広告インフラの基盤をゼロから作っている立ち上げ期のチームに所属するポジションです。
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この面接で問われること
- リアルタイム ML モデルのデプロイと低レイテンシ推論インフラ
- Spark による大規模データ処理
- 広告キャンペーン予測(インプレッション、リーチ、クリック、コンバージョン、ROI)
- 在庫・価格のシミュレーションモデリング
- パブリッシャーサイドのアドテクとイールド最適化
よくある質問の方向性
広告在庫予測のための低レイテンシなリアルタイム ML 推論システムを設計してください
価格設定や需要変動のシナリオをモデル化するシミュレーションエンジンをどう構築しますか
予測モデルを本番投入した経験と、実際の結果に対してどう検証したかを説明してください
パブリッシャーサイドのイールド最適化とデマンドサイドの入札は何が違うか
本番 ML パイプラインで Spark を使って超大規模データを処理する方法
経験者はこう語る
リアルな Machine Learning Engineer 5 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。
Google · L5 機械学習エンジニアオファー獲得Google L5 機械学習エンジニア面接:電話面接スキップ、技術ラウンド4回を経てオファー獲得
GoogleのL5機械学習エンジニア職に応募した候補者は、リファラルと過去の在籍歴により電話面接をスキップし、その後4回の技術・設計ラウンドと1回の行動面接ラウンドを経てL5のオファーを受け取った。このループは、同じサイクルで複数企業からオファーを得たより広範な転職活動の一環だった。
面接時期: 2022年4月 · リモート
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)
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