Aprendizaje automático en Snap

Los ingenieros de aprendizaje automático en Snap trabajan de extremo a extremo y conocen perfectamente todo el sistema respectivo de aprendizaje automático.

¡Nuestros ingenieros utilizan modelos de última generación y continuamente superan los límites de lo que es posible en el contenido, la monetización, la infraestructura, las funciones y más de Snapchat!

Lentes de IA

Recomendaciones unificadas

Anuncios dinámicos


Ingeniería de aprendizaje automático en Snap

Como ingeniero de aprendizaje automático en Snap, impulsarás la experiencia dinámica de Snapchat a través de todo el ciclo de vida de modelos avanzados de última generación, desde el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características y el entrenamiento de modelos, hasta el despliegue y las optimizaciones continuas. Aprovecharás técnicas de vanguardia, algoritmos de clasificación para la relevancia del anuncio y motores de recomendación para contenido personalizado y PNL para interacciones mejoradas, todo mientras procesás petabytes de datos para más de 850 millones de usuarios. 

A través de modelos de aprendizaje clásicos y profundos, crearás experiencias precisas y receptivas que empoderarán a los usuarios a expresarse, conectarse y descubrir el mundo en tiempo real.


Explorá nuestros equipos

Nuestros ingenieros de aprendizaje automático resuelven problemas de aprendizaje automático reales.

Monetización

Como ingeniero de aprendizaje automático en el equipo de Monetización, construirás y optimizarás todo el ecosistema de anuncios. Impulsarás una alta relevancia y un alto impacto no solo para los anunciantes y los usuarios, sino para todo Snap. Desde el diseño de sistemas de alto rendimiento para pujas en tiempo real o la publicación de anuncios y subastas, la personalización de clasificadores ligeros y pesados, la creación de soluciones para la orientación y la entrega de anuncios, continuarás garantizando una integración perfecta de los anuncios en toda la plataforma. Entrenarás modelos con miles de millones de ejemplos, usando aprendizaje multitarea, modelado de secuencias y modelado de interacción de usuario x anuncio. Nuestros modelos predicen la información demográfica del usuario para mejorar la orientación al público con redes neuronales y contenido de gráficos, para comprender cómo nuestro trabajo da forma al futuro de la plataforma de anuncios de Snapchat.

En qué trabajarás:

  • Publicidad orientada por IA

  • Nuevos productos y experiencias de anuncios personalizados

  • Propietario del principal impulsor de ingresos de Snap

  • Desarrollo de productos publicitarios de vanguardia

Ubicaciones

Nuestra política de RTO (Vuelta a la oficina) es contratar 4 veces por semana en estas oficinas

Aprendizaje automático en Snap

Escuchá al equipo sobre la vida en Snap en aprendizaje automático

¡Estamos contratando!

Nuestro proceso de entrevistas abarca ingeniería, fundamentos y ML aplicado.

Codificación

Esperá resolver problemas algorítmicos que pongan a prueba tu dominio de estructuras de datos, algoritmos y habilidades para resolver problemas. Concentrate en tu capacidad para escribir código limpio, eficiente y bien documentado.

Fundamentos de ML

Se evaluará tu conocimiento de la teoría de ML y los modelos, conceptos, técnicas y aplicaciones centrales del aprendizaje automático. Preparate para hablar sobre aprendizaje supervisado y no supervisado, sistemas de recomendación, clasificación, métricas de evaluación de modelos y técnicas de optimización.

Diseño aplicado de ML

Evalúa tu capacidad para diseñar y aplicar soluciones de aprendizaje automático a problemas del mundo real. Es posible que se te pida que expliques el proceso completo de selección de modelos, ingeniería de características y evaluación del rendimiento. A veces, esto puede poner a prueba tu capacidad para resolver problemas en un entorno ambiguo.

Diseño de sistemas de ML

El enfoque estará en diseñar sistemas de ML escalables y robustos que puedan manejar datos a gran escala y entornos de producción. Esperá tener que hablar sobre la infraestructura y las compensaciones en la arquitectura, las estrategias de implementación de modelos y el monitoreo del sistema.

Nuestro proceso de entrevistas