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シニア
PinterestのtvScientificで、リアルタイムCTV広告入札を支えるMLシステムを構築
tvScientificのConnected TV広告買い付けプラットフォームを支える機械学習を、オーナーとして担うポジションです。Hulu、Pluto TV、Disney+、HBO Max、そして数百のFASTチャンネルにまたがるリアルタイム入札、キャンペーン最適化、インクリメンタリティ計測が対象領域。研究職ではなくアドテックにおけるプロダクションMLであり、毎秒数百万件の入札判断を下す本番Pythonコードを書き、広告主のCTV投資が実際にビジネス成果を生んだことを証明します。
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無料 · この職種に合わせて調整されたライブ音声模擬面接
この面接で問われること
- 大規模なリアルタイム入札システムの設計
- プロダクションMLのデプロイとモニタリング
- 因果推論/インクリメンタリティ計測
- 統計と実験設計の基礎
- アドテック/CTV/RTBのドメイン知識
- 分散チームでのテクニカルリーダーシップとメンタリング
よくある質問の方向性
毎秒数百万件の判断を処理するリアルタイム広告入札パイプラインを設計してください
CTVキャンペーンのインクリメンタリティ/因果的リフトをどう計測しますか
複雑なモデルよりシンプルなモデルを選ぶのはどんな場合で、そのトレードオフをどう評価しますか
本番のプライシング/入札モデルのドリフトをどうモニタリングしますか
実際の開発ワークフローでAIコーディングアシスタントやLLMツールをどう使っているか教えてください
分散チームでエンジニアをどうメンタリングし、意思決定をどう伝えていますか
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