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入札が本番トラフィックに触れる前にtvScientificのCTV広告オークションをモデル化する——シミュレーションとAIシステムの構築

PinterestのtvScientificチームは、CTVオークションの仕組み、入札戦略、キャンペーン成果をモデル化するシミュレーション環境を構築するSoftware Engineer IIを募集しています。MLモデルのデプロイを本番投入前にリスク低減する、反実仮想(カウンターファクチュアル)フレームワークとAIエージェントの設計を担います。このポジションは、システムプログラミング、確率的モデリング、アドテックの交差点に位置します。

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この面接で問われること

  • オークション・マーケットプレイスシステムのシミュレーション環境設計
  • システムプログラミング(Zig/C/C++/Rust)のトレードオフ
  • 確率的モデリング、確率過程、エージェントベースシミュレーション
  • RTB・プログラマティック広告の仕組み
  • 批判的な検証を伴うAI支援エンジニアリング
  • ビジネス課題をシミュレーションフレームワークに落とし込む力

よくある質問の方向性

複数の入札者と在庫制約を持つCTV広告オークションのシミュレーションを設計する

この種のエンジンでPythonではなくZig/Rustのようなシステム言語を選ぶ理由は

新しい入札戦略をオフラインで評価する反実仮想フレームワークをどう構築するか

戦略空間の探索や実験の自動化にAIエージェントを使った経験を語る

新しいMLモデルを本番トラフィックに載せる前にシミュレーションでどう検証するか

AI支援で作成したコードやデータ成果物をリリース前にどう検証するか

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