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シニア
リアルタイム広告デシジョニングと最適化の経路を担う — オークション、ランキング、ペーシング、P99で20ms未満のMLモデルサービング
Netflix AdsのDecisioning & Optimizationチームで技術的方向性をリードし、多段オークション、ランキング、スコアリング、入札、ペーシングという、厳しいレイテンシ制約下にあるリアルタイム広告デシジョニング経路のオーナーシップを持ちます。ビルダー60%/テクニカルリーダーシップ40%のポジションで、数十個の同時稼働ホットパスモデルをP99で20ms未満の推論レイテンシで支えるMLモデルサービング基盤のスケーリングに取り組みます。
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この面接で問われること
- リアルタイム広告デシジョニング:オークション、ランキング、スコアリング、入札、ペーシング
- 高QPS下でP99 20ms未満を実現するMLモデルサービング基盤
- 予算ペーシングと目標ベースの配信最適化
- 複数チームにまたがる技術リーダーシップ/アーキテクチャのオーナーシップ
- マーケットプレイス変更のためのシミュレーションとオフライン検証フレームワーク
よくある質問の方向性
多段かつ低レイテンシな広告オークション/ランキングパイプラインの設計
フォールバック階層とモデルルーティングを備えたMLモデルサービングの負荷対応スケーリング
リアルタイムの予算ペーシング/配信最適化システムの構築
手を動かすテクニカルリーダーとして信頼を獲得し、アーキテクチャを推進した経験
オークションの仕組みとマーケットプレイスのトレードオフ(フィル、価格設定、ビッドシェーディング)
経験者はこう語る
リアルな Distributed Systems Engineer 6 - Decisioning & Optimization 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 · L3 ソフトウェアエンジニアオファー獲得Google L3 ソフトウェアエンジニア面接体験談:電話面接、コーディング4ラウンド、Googleynessラウンド
実務経験2年の候補者が、リクルーターからの連絡からオファー獲得まで約4か月を要した記録。オンサイトは45分のコーディング面接4回で構成され、うち3回で二分木の問題が出題された。あるラウンドでは、最適解を大規模システムでどう近似計算するかをめぐって25分間の深掘り質問が続いた。
面接時期: 2020年6月 · インド・バンガロール
Google · L4 ソフトウェアエンジニア不合格Google L4 ソフトウェアエンジニア 面接体験談:8ラウンドを経てオファーなし
L4ソフトウェアエンジニア職の候補者は、2回の電話面接、3回のオンサイトラウンド、文化面接、そしてGoogleの採用マネージャーとのチームマッチング面談を経た後、経験年数要件の引き上げによりプロセスが約1か月半停滞し、追加された1ラウンドの末にオファーなしで終了した。
面接時期: 2024年2月 · 記載なし
Google · L5 ソフトウェアエンジニア不合格Google L5 ソフトウェアエンジニア面接体験談:電話面接、オンサイト3ラウンド、システム設計、そして遅れて届いた不採用通知
L5職に応募した候補者は、電話面接、オンサイト3回のコーディングラウンド、モバイルのシステム設計ラウンド、Googleyness and Leadershipラウンドを経験した。4回の技術ラウンドのうち2回は候補者自身の評価では出来が悪く、約2か月の沈黙の後、リクルーターからポジションがクローズされたと伝えられた。
面接時期: 2023年1月 · 記載なし
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