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Aprendizagem automática @ Snap

Os engenheiros de aprendizagem automática na Snap trabalham ao longo de todo o processo e são responsáveis pelo respetivo 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.”

Equipas de aprendizagem automática

Our machine learning engineers solve real world ML problems.

Monetização

Na qualidade de engenheiro de aprendizagem automática da equipa de monetização, vais criar e otimizar todo o ecossistema de publicidade. Irás promover elevada relevância e impacto, não só para os anunciantes e os utilizadores, mas para toda a Snap. Desde a conceção de sistemas de alto desempenho para licitações em tempo real ou a veiculação de anúncios e leilões, à personalização de classificações moderadas e avançadas, à criação de soluções para a segmentação e a apresentação de anúncios, continuarás a garantir a integração perfeita dos anúncios em toda a plataforma. Vais treinar modelos em milhares de milhões de exemplos, utilizando aprendizagem polivalente, modelação de sequências e estilização de interação entre o utilizador e o anúncio. Os nossos modelos preveem a demografia dos utilizadores para melhorar a segmentação do público com redes neurais gráficas e conteúdos, para compreendermos de que forma o nosso trabalho molda o futuro da plataforma de anúncios do Snapchat.

Em que vai consistir o teu trabalho:

  • Publicidade baseada em IA

  • Novos produtos e experiências de publicidade personalizados

  • Detentor do principal gerador de receitas da Snap

  • A desenvolver produtos publicitários de ponta

Locations

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

ML @ Snap

A equipa fala-nos sobre a vida na 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