Maskinlæring @ Snap
Hos Snap arbeider maskinlæringsteknikere med hele prosessen og har eierskap over hele maskinlæringssystemet.

AI-Linser
Samlede anbefalinger

Dynamiske annonser

Maskinlæringsingeniør hos Snap
Som maskinlæringsingeniør hos Snap vil du sørge for Snapchat sin dynamiske opplevelse gjennom hele livssyklusen til avanserte toppmoderne modeller – fra dataforbehandling, funksjonsutvikling og modellopplæring, til distribusjon og løpende optimaliseringer. Du vil dra nytte av banebrytende teknikker, rangeringsalgoritmer for annonserelevans, anbefalingsmotorer for personlig tilpasset innhold og NLP for forbedrede interaksjoner – alt mens du behandler petabyte med data for over 850 millioner brukere.
Gjennom både klassiske og dype læringsmodeller vil du skape presise, responsive opplevelser som gir brukerne mulighet til å uttrykke seg, skape forbindelser og oppdage verden i sanntid.
Utforsk våre team
Våre maskinlæringsingeniører løser virkelige utfordringer innen maskinlæring.

Inntektsgenerering
Som maskinlæringsingeniør på inntektsgenereringsteamet vil du bygge og optimalisere hele annonseøkosystemet. Du vil skape høy relevans og stor påvirkning, ikke bare for annonsører og brukere, men for hele Snap. Fra å designe høyytelsessystemer for sanntidsbudgivning eller annonselevering og auksjoner, personalisere lette og tunge rangeringer, lage løsninger for annonsemålretting og levering, vil du fortsette å sikre sømløs integrasjon av annonser på tvers av plattformen. Du vil trene modeller på milliarder av eksempler, ved å bruke multi-task læring, sekvensmodellering og bruker x annonse interaksjonsmodellering. Våre modeller forutsier brukerens demografi for å forbedre målretting av publikum med graf-nevrale nettverk og innhold, for å forstå hvordan arbeidet vårt former fremtiden til Snapchats annonseplattform.
Hva du vil jobbe med:
AI-drevet annonsering
Nye personaliserte annonseprodukter og -opplevelser
Eier av Snap sin hovedinntektskilde
Utvikling av banebrytende annonseprodukter
Plasseringer
Vår RTO (Retur til kontoret) policy er 4 ganger per uke, når du arbeider på disse kontorstedene

ML @ Snap
Hør fra teamet om livet i Snap innen maskinlæring
Vi ansetter!
Vår intervjuprosess dekker ingeniørfag, grunnleggende og anvendt maskinlæring.
Koding
Forvent å løse algoritmiske problemer som tester din ferdighet i datastrukturer, algoritmer og problemløsningsevner. Fokuser på din evne til å skrive ren, effektiv og godt dokumentert kode.
ML-grunnleggende
Du vil bli vurdert på ML-teori og kjernemodeller for maskinlæring, konsepter, teknikker og anvendelser. Vær forberedt på å diskutere veiledet og ikke-veiledet læring, anbefalingssystemer, rangering, modellevalueringsmetrikker og optimaliseringsteknikker.
Anvendt ML-design
Evaluerer din evne til å designe og anvende maskinlæringsløsninger på virkelige problemer. Du kan bli bedt om å gå gjennom hele prosessen med å velge modeller, funksjonsteknikk og evaluere ytelse. Noen ganger kan dette teste din evne til å løse problemer i et tvetydig miljø.
ML-systemdesign
Fokuset vil være på å designe skalerbare og robuste ML-systemer som kan håndtere storskala data og produksjonsmiljøer. Forvent å diskutere infrastrukturen og avveininger i arkitektur, modelldistribusjonsstrategier og systemovervåking.
Les mer
Klar til å bygge fremtiden?






