
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
Netflix カルチャー(自由と責任)に関する行動面接:曖昧なプロジェクトを自律的に推進した経験
経験者はこう語る
リアルな Machine Learning Engineer 5 - Ads Platform Engineering 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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