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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

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