logo

Machine Learning @ Snap

يعمل مهندسو التعلم الآلي في سناب من البداية إلى النهاية ويتحملون المسؤولية الكاملة عن كل نظام تعلّم آلي خاص بهم.

Open Roles

Our engineers utilize state of the art models and continually push the boundaries of what’s possible in Snapchat's content, monetization, infrastructure, features, and more!

AI Lenses

Unified Recommendations

Dynamic Ads


Machine Learning Engineering at Snap

As a Machine Learning Engineer at Snap you’ll drive Snapchat’s dynamic experience through the full lifecycle of advanced state-of-the-art models -  from data preprocessing, feature engineering, and model training, to deployment and ongoing optimizations. You’ll leverage cutting-edge techniques, ranking algorithms for ad relevance, recommendation engines for personalized content and NLP for enhanced interactions - all while processing petabytes of data for over 850 million users. 

Through both classic and deep learning models, you’ll create precise, responsive experiences that empower users to express themselves, connect and discover the world in real-time.


“The real benefit that Snap has is the size of our scale, and the breadth of influence and impact that people will have. You can run fast, have broad influence and actually see your work hit production with the right experimentation tools and infrastructure to be productive.”

الفِرق في التعلم الآلي

Our machine learning engineers solve real world ML problems.

تحقيق الأرباح

بصفتك مهندس تعلم آلي في فريق تحقيق الأرباح، ستنشئ النظام البيئي للإعلانات كُلََّه وستعمل على تحسينه. سيكون لك أهمية وتأثير كبير ليس فقط على المعلنين والمستخدمين ولكن على تطبيق سناب ككل. بدءًا من تصميم أنظمة عالية الأداء لتقديم عروض الأسعار في الوقت الفعلي أو عرض الإعلانات والمزادات، وتخصيص عروض صناع المحتوى بمختلف مستوياتهم، وإنشاء حلول لاستهداف الإعلانات وعرضها، ستواصل ضمان التكامل السلس للإعلانات عبر المنصة. ستدرب النماذج على مليارات الأمثلة، باستخدام التعلم متعدد المهام ونمذجة التسلسل ونمذجة تفاعل المستخدم مع الإعلانات. تتوقع نماذجنا المعلومات الديموغرافية للمستخدم لتحسين استهداف الجمهور باستخدام الشبكات العصبية البيانية والمحتوى لفهم كيف يشكل عملنا مستقبل منصة إعلانات سناب شات.

ما ستعمل عليه:

  • إعلانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي

  • منتجات وتجارب إعلانية جديدة مخصّصة

  • مالك محرك الإيرادات الرئيسي في سناب

  • تطوير منتجات إعلانية متطورة

Locations

Our RTO (Return to Office) policy is 4 times per week hiring in these office locations

ML @ Snap

استمع إلى الفريق حول الحياة في سناب في مجال التعلم الآلي.

We're Hiring!

Our interview process covers engineering, foundational, and applied ML.

Coding

Expect to solve algorithmic problems that test your proficiency in data structures, algorithms, and problem-solving skills. Focus on your ability to write clean, efficient, and well-documented code.

ML Fundamentals

You’ll be assessed on ML theory and core machine learning models, concepts, techniques and applications. Be prepared to discuss supervised and unsupervised learning, recommendation systems, ranking, model evaluation metrics, and optimization techniques.

ML Applied Design

Evaluates your ability to design and apply machine learning solutions to real-world problems. You may be asked to walk through the end-to-end process of selecting models, feature engineering, and evaluating performance. At times this can test your ability to problem solve in an ambiguous environment.

ML System Design

The focus will be on designing scalable and robust ML systems that can handle large-scale data and production environments. Expect to discuss the infrastructure and trade offs in architecture, model deployment strategies and system monitoring.

Our Interview Process