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Netflix
シニア
Netflix の広告付きプランを支えるリアルタイム広告判断のための低レイテンシ ML システムを構築する
Netflix の Ads Platform Engineering 組織におけるシニア Machine Learning Engineer のポジションで、Core Ads Serving、Inventory Management & Forecasting、Identity & Audiences、Ads Programmatic などのチームにまたがります。低レイテンシなリアルタイム広告システムのために ML モデルのデプロイ・推論インフラをエンドツーエンドで構築し、イールド最適化、入札ランキング、ペーシング/動的アロケーション、ゴールベース配信(CPC/CPV/CPCV)のモデルを Netflix のビッグデータスケールで扱います。シニアタイトル(ML Engineer 5)と $466K〜$750K の報酬レンジは、広告領域における本番 ML システムのオーナーシップに高い基準が課されていることを示しています。
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この面接で問われること
- 低レイテンシな広告配信のためのエンドツーエンドな ML モデルデプロイ/推論インフラ
- イールド最適化、入札ランキング、動的アロケーションのモデリング
- ゴールベース配信の最適化(CPC/CPV/CPCV)
- Spark による大規模データ処理
- 高い自律性でのオーナーシップと部門横断でのデリバリー(Netflix カルチャー)
よくある質問の方向性
低レイテンシなリアルタイム広告判断/推論システムを設計してください
イールド最適化または入札ランキングのモデルを構築するとしたら、そのアプローチを順を追って説明してください
キャンペーン予測(インプレッション/リーチ/ROI)のための予測モデルをどう本番投入しますか
ML パイプラインで Spark を使って大規模データを処理した経験を説明してください
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