Netflix
シニア
Netflix の広告向け自社メディアプランニングプラットフォームを開発するシニアバックエンド/フルスタックエンジニア
Netflix の Ads Platform Engineering 組織内に新設された Media Planning チームのポジションで、広告主や社内パートナーが Netflix 全体でメディア投資をプランニング・配分・最適化できるファーストパーティのツール、API、サービスを開発します。シニア(SWE5)ポジションであり、バックエンド/フロントエンドのクラウド開発に加えて、RFP・プリセールスからキャンペーンのアクティベーションに至るアドテクのメディアプランニング業務に関する実践的なドメイン知識が求められます。
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この面接で問われること
- メディアプランニングや配分ワークフロー向けの、リアルタイムデータを活用したファーストパーティ API/ツールの開発
- RFP・プリセールスから在庫配分、キャンペーンアクティベーションまでのメディアプランニングライフサイクル全体
- Java/Spring Boot、React、GraphQL、Node.js による AWS 上のフルスタッククラウド開発
- 大規模な分散システム、マイクロサービス、NoSQL、Kafka ベースのメッセージング
- 広告主や社内ステークホルダーへのプラン実績に関する透明性・インサイトの提供
- 市場で差別化される CTV 広告プロダクトを作る、新設でスピード感があり不確実性の高いチームでの立ち回り
よくある質問の方向性
広告主の目標を、配分済みで実行可能なメディアプランに変換するシステムを設計してください
広告主がメディアプランのパフォーマンスをリアルタイムに把握できる API をどう構築しますか
AWS 上で構築した分散/マイクロサービスシステムについて、Kafka などのキューをどう組み込んだかを教えてください
新設チームで不確実性の高い状況に置かれた経験について、どうスコープを定めてリリースまで持っていったかを教えてください
広告業界のプリセールスからデリバリーまでのワークフローについて何を知っていますか。どこで問題が起きやすいと思いますか
営業ワークフローにおけるターゲティング・チャネル・予算の意思決定をレコメンドするために、AI/ML をどう応用しますか
経験者はこう語る
リアルな Software Engineering 5 - Ads Media Planning 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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