Machine Learning @ Snap
Ang mga Machine Learning Engineers sa Snap ay nagtatrabaho end-to-end at nagmamay-ari ng buong Machine Learning system.
Mga AI Lense
Pinagsamang mga Rekomendasyon
Mga Dinamikong Ad
Machine Learning Engineering sa Snap
Bilang isang Machine Learning Engineer sa Snap, pangungunahan mo ang dinamikong karanasan sa Snapchat sa pamamagitan ng buong proseso ng mga pinakabagong model - mula sa data pre-processing, feature engineering, at model training, hanggang sa deployment at nagpapatuloy na optimisasyon. Pakikinabangan mo ang makabagong mga teknik, ranking algorithm para sa ad relevance, recommendation engine para sa personalisadong content, at NLP para sa mas mahusay na interaksyon - habang pinoproseso ang petabytes ng data para sa mahigit 850 milyong mga user.
Sa pamamagitan ng parehong klasiko at deep learning na mga model, lilikha ka ng eksakto at tumutugon na karanasan na bibigyan ng kakayahan ang mga user na ipahayag ang kanilang sarili, kumonekta, at tuklasin ang mundo nang real-time.
Kilalanin ang Aming Mga Team
Ang aming mga machine learning engineer ay lumulutas sa mga problema ng ML sa totoong mundo.
Monetization
Bilang Machine Learning Engineer sa Monetization team ikaw ay gagawa at magpapaganda ng buong ad ecosystem. Ikaw ay maghahatid ng high-relevance at high-impact hindi lang para sa mga advertiser at mga user ngunit para sa lahat sa Snap. Mula sa pagdidisenyo ng mga high-performance system hanggang sa real-time bidding o ad serving at mga auction, pagpe-personalize ng mga light at heavy ranker, paglikha ng mga solusyon para sa ad targeting at delivery, magpapatuloy ka sa paninigurado sa maayos na integration ng mga ad sa buong platform. Tuturuan mo ang mga model sa mga bilyon na mga halimbawa, gamit ang multi-task learning, sequence modeling at user x ad interaction modeling. Hinuhulaan ng aming mga model ang mga user demographic para mapaganda ang audience targeting gamit ang mga graph neural network at content, para maintindihan kung paano hinuhubog ng aming trabaho ang kinabukasan ng ad platform ng Snapchat.
Ano ang mga gagawin mo:
Advertising na AI-driven
Bagong personalized na mga produkto ng ad at mga karanasan
May-ari ng main revenue driver ng Snap
Pagbuo ng mga makabagong produkto ng ad
Mga lokasyon
Ang aming RTO (Return to Office) na patakaran ay 4 beses kada linggo sa mga lokasyong ito
ML @ Snap
Makinig mula sa team tungkol sa Buhay sa Snap sa Machine Learning
Tumatanggap Kami ng Aplikante!
Saklaw ng aming proseso ng panayam ang engineering, foundational, at applied ML.
Pag-code
Asahan na malutas ang mga problemang algorithmic na sumusubok sa iyong kasanayan sa mga istruktura ng data, algorithm, at mga kasanayan sa paglutas ng problema. Mag-focus sa iyong kakayahang magsulat ng malinis, mahusay, at mahusay na dokumentadong code.
Mga Pangunahing Kaalaman sa ML
Susuriin ka sa teorya ng ML at mga pangunahing modelo ng machine learning, mga konsepto, mga diskarte at mga aplikasyon. Maging handa na talakayin ang supervised at unsupervised na pag-aaral, mga sistema ng rekomendasyon, pag-rank, mga sukatan ng pagsusuri ng modelo, at mga diskarte sa pag-optimize.
Disenyo ng Inilapat na ML
Sinusuri ang iyong kakayahang magdisenyo at maglapat ng mga solusyon sa machine learning sa mga problema sa totoong mundo. Maaaring hilingin sa iyo na talakayin ang end-to-end na proseso ng pagpili ng mga modelo, feature engineering, at pagsusuri ng performance. Kung minsan, masusubok nito ang iyong kakayahang lumutas ng problema sa isang hindi malinaw na kapaligiran.
Disenyo ng Sistema ng ML
Ang pokus ay sa pagdidisenyo ng mga scalable at matatag na sistema ng ML na kayang humawak ng malakihang data at mga kapaligiran sa produksyon. Asahan na talakayin ang imprastraktura at mga trade off sa arkitektura, mga diskarte sa pag-deploy ng modelo at pagsubaybay sa sistema.
Handa Ka Na Bang Buuin ang Hinaharap?