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Machine Learning @ Snap

Gli ingegneri del Machine Learning di Snap lavorano end-to-end e possiedono l'intero sistema di Machine Learning.

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.”

Team in Machine Learning

Our machine learning engineers solve real world ML problems.

Monetizzazione

In qualità di ingegnere dell'apprendimento automatico del team per la monetizzazione, lavorerai alla creazione e all'ottimizzazione dell'intero ecosistema pubblicitario. Renderai l'esperienza pubblicitaria rilevante e impattante, non solo per gli inserzionisti e gli utenti, ma per tutta Snap. Dalla progettazione di sistemi ad alte prestazioni per le offerte in tempo reale o la pubblicazione di annunci e le aste, alla personalizzazione di light e heavy ranker, alla creazione di soluzioni per il targeting e la pubblicazione degli annunci, continuerai a garantire la perfetta integrazione della pubblicità su tutta la piattaforma. Addestrerai i modelli su miliardi di esempi, utilizzando l'apprendimento multitasking, la modellazione di sequenze e la modellazione dell'interazione utente-annunci. I nostri modelli predicono i dati demografici degli utenti per migliorare il targeting del pubblico con reti neurali a grafici e contenuti, con l'obiettivo di capire come il nostro lavoro plasmerà il futuro della piattaforma pubblicitaria di Snapchat.

A cosa lavorerai:

  • Pubblicità basata sull'IA

  • Nuovi prodotti ed esperienze pubblicitarie personalizzate

  • Proprietario del principale generatore di entrate di Snap

  • Sviluppo di prodotti pubblicitari all'avanguardia

Locations

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

ML @ Snap

Ascolta cosa ha da dire il team sulla vita su Snap nel Machine Learning

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