Aprendizaje automático en Snap

Los ingenieros de aprendizaje automático de Snap trabajan de principio a fin y se encargan de todo el sistema de aprendizaje automático correspondiente.

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

Lentes con IA

Recomendaciones unificadas

Anuncios dinámicos


Ingeniería de aprendizaje automático en Snap

Como ingeniero de aprendizaje automático en Snap, conducirás la experiencia dinámica de Snapchat a lo largo del ciclo de vida completo de los modelos avanzados de última generación: desde el preprocesamiento de datos, la ingeniería de funciones y la capacitación de modelos, hasta la implementación y las optimizaciones continuas. Aprovecharás técnicas de vanguardia, algoritmos de clasificación para la relevancia de anuncios, motores de recomendación para contenido personalizado y PNL para mejorar las interacciones, todo mientras procesas petabytes de datos para más de 850 millones de usuarios. 

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


Explora nuestros equipos

Nuestros ingenieros de aprendizaje automático resuelven problemas de ML del mundo real.

Monetización

Como ingeniero de aprendizaje automático en el equipo de monetización, crearás 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 livianos y pesados, hasta la creación de soluciones para la orientación y entrega de anuncios, seguirá garantizando una integración perfecta de los anuncios en toda la plataforma. Capacitarás a modelos en miles de millones de ejemplos, usando aprendizaje multitarea, modelado de secuencia y modelado de interacción de usuario x con anuncios. Nuestros modelos predicen los datos demográficos de los usuarios para mejorar la orientación del público con redes neuronales y contenido de gráficos, para comprender cómo nuestro trabajo da forma al futuro de la plataforma publicitaria de Snapchat.

En lo que trabajarás:

  • Publicidad impulsada por IA

  • Nuevos productos y experiencias de anuncios personalizados

  • Propietario del principal generador de ingresos de Snap

  • Desarrollo de productos publicitarios de vanguardia

Ubicaciones

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

Aprendizaje automático en Snap

Escucha al equipo hablar de la vida en Snap con el aprendizaje automático

¡Estamos contratando!

Nuestro proceso de entrevista abarca ingeniería, aprendizaje automático fundamental y aplicado.

Codificación

Deberás resolver problemas algorítmicos que pongan a prueba tu dominio de las estructuras de datos, los algoritmos y tu capacidad para resolver problemas. Concéntrate en tu capacidad para escribir código limpio, eficiente y bien documentado.

Fundamentos de ML

Se te evaluará en la teoría de ML y en los modelos, conceptos, técnicas y aplicaciones principales de machine learning. Prepárate para hablar sobre el aprendizaje supervisado y no supervisado, los sistemas de recomendación, la clasificación, las métricas de evaluación de modelos y las técnicas de optimización.

Diseño aplicado de ML

Evalúa tu capacidad para diseñar y aplicar soluciones de machine learning 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 el diseño de sistemas de ML escalables y robustos que puedan manejar datos a gran escala y entornos de producción. Deberás hablar sobre la infraestructura y las compensaciones en la arquitectura, las estrategias de implementación de modelos y el monitoreo del sistema.

Nuestro proceso de entrevista

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