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シニア
Netflixの広告計測・プライバシー基盤を支える大容量・低レイテンシのConversion APIを構築する
NetflixのAds Identity, Signals and Audiencesチームで、同意（コンセント）を得た広告主のエンゲージメントイベントを、server-to-serverストリーミング・ピクセル・バッチ経由でニアリアルタイムに取り込むConversion APIを設計・構築します。取り込んだイベントは重複排除とアイデンティティ付与を経て、計測・リターゲティング・レポーティングに使われる「ゴールド」データセットに変換されます。これらすべてをグローバルなプライバシー規制に準拠しながら実現することが求められます。
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この面接で問われること
- Conversion APIの設計：server-to-server、バッチ、ピクセルによるデータ取り込み
- イベントの重複排除、アイデンティティ解決、アトリビューション情報の付与
- 大容量・低レイテンシのストリーミングアーキテクチャ（Kafka、Flink）
- アドテクとプライバシー/コンセント関連の規制準拠
- 広告・プライバシー・法務の各ステークホルダーとの部門横断的な協働
よくある質問の方向性
server-to-server、ピクセル、バッチの各ソースからイベントを取り込み、単一の「ゴールド」データセットにまとめるConversion APIを設計してください
大量のコンバージョンイベントに対する重複排除とアイデンティティ付与をどう扱うか
KafkaやFlinkで構築したストリーミングパイプラインについて、高負荷時の正確性をどう担保したかを説明してください
消費者プライバシーと地域ごとの広告規制への準拠を、設計の初期段階からどう織り込むか
広告・プライバシー・ビジネスの各ステークホルダー間で優先順位を調整した経験を教えてください
経験者はこう語る
リアルな Software Engineer 5 - Ads Signals Conversion API 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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