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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

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