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シニア
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
経験者はこう語る
リアルな Distributed Systems Engineer 5 - Decisioning & Optimization 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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