मशीन लर्निंग @ Snap
Snap में मशीन लर्निंग में शामिल इंजीनियर्स शुरुआत से अंत तक एक-एक काम करते हैं और संबंधित मशीन लर्निंग का पूरा सिस्टम संभालते हैं।
AI लेंस
एकीकृत सिफारिशें
गतिशील विज्ञापन
Snap में मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग
Snap में मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में आप उन्नत अत्याधुनिक मॉडलों के पूरे जीवनचक्र के माध्यम से Snapchat के गतिशील अनुभव को आगे बढ़ाएंगे। इसमें डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फ़ीचर इंजीनियरिंग, मॉडल प्रशिक्षण, परिनियोजन, चल रहे अनुकूलन आदि शामिल हैं। आप 850 मिलियन से अधिक यूज़र्स के लिए पेटाबाइट्स डेटा को संसाधित करते समय, अत्याधुनिक तकनीकों, विज्ञापन प्रासंगिकता के लिए रैंकिंग एल्गोरिदम, वैयक्तिकृत कॉन्टेंट के लिए अनुशंसा इंजन और बेहतर इंटरैक्शन के लिए NLP का लाभ उठाएंगे।
क्लासिक और डीप लर्निंग मॉडल के माध्यम से, आप सटीक, प्रतिक्रियाशील अनुभव बनाएंगे जो यूज़र्स को वास्तविक समय में खुद को अभिव्यक्त करने, कनेक्ट करने और दुनिया की खोज करने में सक्षम बनाएंगे।
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हमारे मशीन लर्निंग इंजीनियर असल दुनिया की ML समस्याओं को सुलझाते हैं।
मोनेटाइज़ेशन
मोनेटाइज़ेशन टीम में मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में आप विज्ञापन के पूरे इकोसिस्टम का निर्माण और उसे ऑप्टिमाइज़ करेंगे। आप न केवल विज्ञापनदाताओं और यूज़र्स के लिए बल्कि Snap में सभी के लिए भी उच्च प्रासंगिकता और उच्च प्रभाव को बढ़ावा देंगे। रियल टाइम बिडिंग या विज्ञापन प्रस्तुति और नीलामी के लिए उच्च-प्रदर्शन सिस्टम डिज़ाइन करने से लेकर, लाइट और हैवी रैंकर्स को पर्सनलाइज़ करने, तथा विज्ञापन लक्ष्यीकरण और डिलीवरी के लिए हल प्रदान करने तक, आप प्लेटफ़ॉर्म पर विज्ञापनों का निर्बाध इंटीग्रेशन सुनिश्चित करना जारी रखेंगे। आप मल्टी-टास्क लर्निंग, सीक्वेंस मॉडलिंग और यूज़र x विज्ञापन इंटरैक्शन मॉडलिंग का इस्तेमाल करके मॉडल्स को अरबों उदाहरणों पर ट्रेन करेंगे। हमारे मॉडल यूज़र डेमोग्राफिक्स की भविष्यवाणी करते हैं ताकि ग्राफ न्यूरल नेटवर्क और कॉन्टेंट के साथ ऑडिएंस टारगेटिंग में सुधार हो सके, जिससे यह समझा जा सके कि हमारा काम Snapchat के विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म के भविष्य को किस प्रकार आकार देता है।
आप किस चीज़ पर काम करेंगे:
AI-संचालित विज्ञापन
नए पर्सनलाइज़्ड विज्ञापन प्रोडक्टस और अनुभव
Snap के मुख्य राजस्व ड्राइवर के मालिक
अत्याधुनिक विज्ञापन प्रोडक्टस को विकसित करना
कार्यालय स्थान
ML @ Snap
मशीन लर्निंग में 'Snap में लाइफ़' के बारे में टीम से सुनें
हम भर्ती कर रहे हैं!
हमारी साक्षात्कार प्रक्रिया में इंजीनियरिंग, मूलभूत और अनुप्रयुक्त एमएल शामिल हैं।
कोडिंग
एल्गोरिथम समस्याओं को हल करने की अपेक्षा करें जो डेटा संरचनाओं, एल्गोरिदम और समस्या-समाधान कौशल में आपकी दक्षता का परीक्षण करती हैं. स्वच्छ, कुशल और अच्छी तरह से प्रलेखित कोड लिखने की अपनी क्षमता पर ध्यान दें.
ML के मूल सिद्धांत
आपका मूल्यांकन ML सिद्धांत और कोर मशीन लर्निंग मॉडल, अवधारणाओं, तकनीकों और अनुप्रयोगों पर किया जाएगा. पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण, सिफ़ारिश प्रणाली, रैंकिंग, मॉडल मूल्यांकन मेट्रिक्स और ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकों पर चर्चा करने के लिए तैयार रहें.
ML एप्लाइड डिज़ाइन
वास्तविक दुनिया की समस्याओं के लिए मशीन लर्निंग समाधानों को डिजाइन करने और लागू करने की आपकी क्षमता का मूल्यांकन करता है. आपको मॉडल चुनने, फ़ीचर इंजीनियरिंग और प्रदर्शन का मूल्यांकन करने की एंड-टू-एंड प्रक्रिया के बारे में बताने के लिए कहा जा सकता है. कई बार यह एक अस्पष्ट वातावरण में समस्या को हल करने की आपकी क्षमता का परीक्षण कर सकता है.
ML सिस्टम डिज़ाइन
ध्यान स्केलेबल और मजबूत ML सिस्टम को डिजाइन करने पर होगा जो बड़े पैमाने पर डेटा और उत्पादन वातावरण को संभाल सकते हैं. वास्तुकला, मॉडल परिनियोजन रणनीतियों और सिस्टम निगरानी में बुनियादी ढांचे और ट्रेड-ऑफ़ पर चर्चा करने की अपेक्षा करें.
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