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Aprendizagem Automática na Snap

Os engenheiros de Aprendizagem Automática na Snap trabalham de ponta a ponta e são proprietários de todo o respectivo sistema de Aprendizagem Automática.

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.”

Equipes na Aprendizagem Automática

Our machine learning engineers solve real world ML problems.

Monetização

Como engenheiro de Machine Learning na equipe de monetização, você criará e otimizará todo o ecossistema de anúncios. Você gerará alta relevância e alto impacto não apenas para anunciantes e usuários, mas para toda a Snap. Desde a criação de sistemas de alto desempenho para lances em tempo real ou veiculação de anúncios e leilões, até a personalização de classificadores leves e pesados, a criação de soluções para segmentação e entrega de anúncios, você continuará garantindo uma integração perfeita de anúncios em toda a plataforma. Você treinará modelos em bilhões de exemplos, usando aprendizado de multitarefas, modelagem de sequência e modelagem de interação entre usuário e anúncio. Nossos modelos preveem a demografia do usuário para melhorar a segmentação do público com redes neurais de grafos e conteúdo, para entender como nosso trabalho molda o futuro da plataforma de anúncios do Snapchat.

No que você trabalhará:

  • Publicidade orientada por IA

  • Novos produtos e experiências de anúncios personalizados

  • Proprietário do principal gerador de receita da Snap

  • Desenvolvendo produtos de anúncios de ponta

Locations

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

ML na Snap

Ouça o que a equipe tem a dizer sobre a vida no Snap na Aprendizagem Automática

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