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NetflixのAds Decisioning & Optimizationエンジニア — 20ms未満のMLサービングを備えたリアルタイム広告ランキング・入札・ペーシング基盤
Netflix AdsのDecisioning & Optimizationチームに所属するシニア(経験7年以上)の分散システムポジションです。ランキング、スコアリング、入札、ペーシングといったリアルタイム広告デシジョニング経路に加え、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を構築します。分散システムの深い知見に加えて、アドテク領域での実務経験(2年以上)が必須です。
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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:厳格なレイテンシ/スループットSLA下でのランキング、スコアリング、入札、ペーシング
- P99で20ms未満を実現するMLモデルサービング基盤(ルーティング、フォールバック、キャリブレーション、ライフサイクル管理)
- アドテク領域の基礎:在庫管理、フリークエンシーキャップ、需給バランス
- オークションの仕組みと予算ペーシング/配信最適化
- マーケットプレイス変更のためのシミュレーション/オフライン検証フレームワーク
- 運用エクセレンス:信頼性、オブザーバビリティ、インシデント対応
よくある質問の方向性
厳格なP99レイテンシ予算を満たすリアルタイム広告ランキング/入札システムの設計
フォールバック階層を備え、数十の同時稼働ホットパスモデルを支えるMLモデルサービング基盤をどう構築するか
実装または検討したオークションの仕組みの説明:ファーストプライスvsセカンドプライス、リザーブプライス、ビッドシェーディング
キャンペーン期間全体を通じて配信精度を保つ予算ペーシングシステムをどう設計するか
データサイエンスモデルを低レイテンシのサービング経路として本番投入した経験
本番リリース前にマーケットプレイス変更を検証するシミュレーションフレームワークをどう構築するか
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