logo

Машинное обучение @ Snap

Инженеры по машинному обучению в Snap применяют в своей работе комплексный подход, постоянно совершенствуя собственную систему машинного обучения.

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.”

Команды в сфере машинного обучения

Our machine learning engineers solve real world ML problems.

Монетизация

В качестве инженера по машинному обучению в команде монетизации вы будете заниматься созданием и оптимизацией всей рекламной экосистемы. Вашей задачей будет обеспечение высокой релевантности и высокого воздействия не только для рекламодателей и пользователей, но и для всей компании Snap. Вы будете отвечать за постоянную беспрепятственную интеграцию рекламы на платформе, включая разработку высокопроизводительных систем для ставок в реальном времени и аукционов, персонализацию систем легкого и глубокого ранжирования, создание решений для таргетирования и доставки рекламы. Вы будете заниматься обучением моделей на миллиардах примеров, используя многозадачное обучение, моделирование последовательностей и взаимодействия пользователя с рекламой. Наши модели прогнозируют демографические характеристики пользователей, чтобы улучшить таргетирование аудитории с помощью графовых нейронных сетей и контента, а также понять, как наша работа влияет на будущее рекламной платформы Snapchat.

Над чем вы будете работать:

  • Реклама на основе ИИ

  • Новые персонализированные рекламные продукты и возможности

  • Эксперт по основному инструменту привлечения доходов Snap

  • Разработка передовых рекламных продуктов

Locations

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

Машинное обучение в Snap

Узнайте от команды о работе в Snap в сфере машинного обучения

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