logo

Învățare Automată @ Snap

Inginerii din cadrul departamentului de Învățare Automată de la Snap lucrează autonom și dețin întregul sistem de Învățare Automată.

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.”

Echipele din cadrul Învățării Automate

Our machine learning engineers solve real world ML problems.

Monetizare

În calitate de Inginer de Învățare Automată din echipa de Monetizare, vei construi și optimiza întregul ecosistem de reclame. Vei genera o relevanță ridicată și un impact ridicat nu numai pentru agenții de publicitate și utilizatori, ci pentru întregul Snap. De la proiectarea unor sisteme de înaltă performanță pentru licitarea în timp real sau pentru difuzarea și licitațiile de reclame, la personalizarea clasificărilor ușoare și grele, la crearea de soluții pentru direcționarea și livrarea reclamelor, vei continua să asiguri o integrare perfectă a reclamelor pe întreaga platformă. Vei instrui modele pe miliarde de exemple, folosind învățarea multi-task, modelarea secvențelor și modelarea interacțiunii dintre utilizator și reclamă. Modelele noastre prezic datele demografice ale utilizatorilor pentru a îmbunătăți direcționarea publicului prin rețele neurale grafice și conținut, pentru a înțelege cum munca noastră modelează viitorul platformei publicitare Snapchat.

La ce vei lucra:

  • Publicitate bazată pe IA

  • Noi produse și experiențe publicitare personalizate

  • Proprietarul principalului motor de venituri Snap

  • Dezvoltarea de produse publicitare de ultimă oră

Locations

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

ML @ Snap

Află de la echipă despre Viața la Snap în Învățarea Automată

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