シニア広告アイデンティティ分析エンジニア
Netflixの広告付きストリーミング事業向けに、アイデンティティグラフ、マッチングパイプライン、測定システムを構築します。 マッチング品質、カバレッジ、アイデンティティデータの信頼性を高めます。
仕事内容
- アイデンティティグラフ、エンティティマッチング、アイデンティティ解決のデータモデルとパイプラインを開発・保守します。
- データエンジニアやソフトウェアエンジニアと連携し、拡張性がありテスト済みのマッチングロジックを導入するとともに、データ品質とドリフトを追跡します。
- マッチ率、マッチング品質、カバレッジ、グラフの安定性を測定する指標、ダッシュボード、分析を作成します。
- 下流のキャンペーンに影響が及ぶ前に異常を検知します。
- データサイエンティストと連携して、マッチングアルゴリズムを評価・改善します。
- モデルのテストと反復に使う、整備され文書化されたデータと特徴量を準備します。
- 外部アイデンティティプロバイダーとの分析パートナーシップを管理し、評価します。
- 新しいアイデンティティデータソースを導入し、マッチング性能を検証して、データ品質を継続的に監視します。
- アイデンティティグラフやマッチングの概念を、プロダクト、営業、その他の非技術系パートナーに役立つ具体的な知見に変換します。
- プロダクトチームや部門横断チームと協力し、アイデンティティ要件を定め、精度、カバレッジ、プライバシーのトレードオフを検討し、ロードマップの優先順位を決めます。
- 技術系・非技術系の相手に、技術的な判断、トレードオフ、成果を説明します。
応募要件
- 大規模データを扱う分析エンジニア、データエンジニア、または類似職種で5年以上の経験。
- グラフデータ構造およびグラフベースのデータモデルの経験。
- エンティティマッチングとアイデンティティ解決の理解。決定論的手法と確率的手法、ファジーマッチング、候補生成、マッチング品質の評価を含みます。
- Experian、TransUnion、LiveRampなどのアイデンティティプロバイダー、または同等のパートナーに関する知識または実務経験。
- SQLとPythonの高いスキル。
- 本番データパイプラインの構築・保守経験。
- 非技術系の相手向けにデータモデル、指標、ダッシュボードを設計した経験。
- データエンジニアリング、ソフトウェアエンジニアリング、データサイエンス、プロダクトの各チームと協力できること。
- 自立して業務を進め、プロジェクトを主導し、優先順位について説得力を持って提案できること。
- アドテク分野のアイデンティティ概念に関する経験。
- Neo4j、Neptune、GraphFramesなどのグラフデータベースまたは処理フレームワークの経験。
- Metaflowまたは同等の大規模データツールに関する知識。
- プライバシーに配慮が必要なデータを扱い、関連するガバナンスとプライバシーの実務を適用した経験。
- 生成AIを使って開発または分析の生産性を高めた経験。
福利厚生
- 充実した医療保障。
- メンタルヘルス支援。
- 会社のマッチング拠出がある401(k)退職プラン。
- ストックオプション制度。
- 障害保障制度。
- 医療貯蓄口座および柔軟支出口座。
- 家族形成支援の福利厚生。
- 生命保険および重大傷害保障。
- 有給休暇制度。
- フルタイムの給与所得者向けの柔軟な休暇制度。
