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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。