การเรียนรู้ของเครื่อง @ Snap
วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องที่ Snap ทำงานแบบครบวงจรและเป็นเจ้าของระบบการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมดตามลำดับ
วิศวกรของเราใช้โมเดลที่ล้ำสมัยและผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ในเนื้อหา การสร้างรายได้ โครงสร้างพื้นฐาน ฟีเจอร์ และอื่นๆ ของ Snapchat อย่างต่อเนื่อง!
เลนส์ AI
การแนะนำเนื้อหาแบบครบวงจร
โฆษณาแบบไดนามิก
วิศวกรรมการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่ Snap
ในฐานะวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่ Snap คุณจะขับเคลื่อนประสบการณ์ไดนามิกของ Snapchat ผ่านวงจรของโมเดลล้ำสมัยขั้นสูงอย่างเต็มรูปแบบ ตั้งแต่การจัดเตรียมข้อมูล วิศวกรรมฟีเจอร์ และการฝึกโมเดล ไปจนถึงการใช้งานและการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง
คุณจะใช้ประโยชน์จากเทคนิคที่ล้ำสมัย อัลกอริทึมการจัดอันดับสำหรับความเกี่ยวข้องของโฆษณา เครื่องมือแนะนำสำหรับเนื้อหาที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคล และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อการโต้ตอบที่ปรับปรุงให้ดีขึ้น ทั้งหมดนี้ในขณะเดียวกันกับการประมวลผลข้อมูลระดับเพตะไบต์สำหรับผู้ใช้มากกว่า 850 ล้านคน
คุณจะสร้างประสบการณ์ที่แม่นยำและตอบสนองได้ดีผ่านโมเดลการเรียนรู้แบบคลาสสิกและเชิงลึก (Deep Learning) ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถแสดงออก เชื่อมต่อ และค้นพบโลกแบบเรียลไทม์
สำรวจทีมของเรา
วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงของเราแก้ปัญหา ML ในโลกแห่งความเป็นจริง
การสร้างรายได้
ในฐานะวิศวกรผู้พัฒนาระบบการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในทีมสร้างรายได้ คุณจะสร้างและเพิ่มประสิทธิภาพระบบนิเวศโฆษณาทั้งหมด คุณไม่เพียงแต่สร้างความเกี่ยวข้องและส่งผลกระทบระดับสูงให้กับผู้ลงโฆษณาและผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังสำหรับ Snap ทั้งหมด ตั้งแต่การออกแบบระบบประสิทธิภาพสูงสำหรับการเสนอราคาหรือการให้บริการโฆษณาและการประมูลแบบเรียลไทม์ การปรับระบบการจัดอันดับแบบเบาและแบบหนักให้เหมาะกับแต่ละบุคคล การสร้างโซลูชันสำหรับการกำหนดเป้าหมายและการนำเสนอโฆษณา คุณจะยังคงมุ่งมั่นที่จะผสานรวมโฆษณาให้ได้อย่างราบรื่นทั่วทั้งแพลตฟอร์ม คุณจะฝึกโมเดลจากตัวอย่างหลายพันล้านตัวอย่าง โดยใช้การเรียนรู้แบบมัลติทาสก์ การสร้างแบบจำลองลำดับ และการสร้างแบบจำลองปฏิสัมพันธ์ระหว่างโฆษณากับผู้ใช้ โมเดลของเราคาดการณ์ประชากรผู้ใช้เพื่อปรับปรุงการกำหนดเป้าหมายผู้ชมด้วยเครือข่ายประสาทเทียมและเนื้อหาแบบกราฟ เพื่อทำความเข้าใจว่าการทำงานของเราจะกำหนดอนาคตของแพลตฟอร์มโฆษณาของ Snapchat อย่างไร
คุณจะได้ทำเกี่ยวกับ:
การโฆษณาที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ผลิตภัณฑ์และประสบการณ์โฆษณาใหม่ที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล
ผู้ขับเคลื่อนรายได้หลักของ Snap
การพัฒนาผลิตภัณฑ์โฆษณาที่ล้ำสมัย
ตำแหน่งที่ตั้ง
นโยบายการกลับเข้าทำงาน RTO (Return to Office) คือการจ้างงาน 4 วันต่อสัปดาห์ในสำนักงานเหล่านี้
ML @ Snap
รับฟังจากทีมเกี่ยวกับชีวิตที่ Snap ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง
เรากำลังเปิดรับสมัคร!
กระบวนการสัมภาษณ์ของเราครอบคลุมด้านวิศวกรรม พื้นฐาน และการประยุกต์ใช้ ML
การเขียนโค้ด
เตรียมพร้อมแก้ปัญหาเชิงอัลกอริทึมที่ทดสอบความสามารถของคุณในด้านโครงสร้างข้อมูล อัลกอริทึม และทักษะการแก้ปัญหา มุ่งเน้นไปที่ความสามารถในการเขียนโค้ดที่สะอาด มีประสิทธิภาพ และมีเอกสารประกอบที่ดี
พื้นฐาน ML
คุณจะได้รับการประเมินเกี่ยวกับทฤษฎี ML และโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงหลัก แนวคิด เทคนิค และการใช้งาน เตรียมพร้อมที่จะอภิปรายเกี่ยวกับการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและไม่มีผู้สอน ระบบแนะนำ การจัดอันดับ เมตริกการประเมินโมเดล และเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ
การออกแบบประยุกต์ ML
ประเมินความสามารถของคุณในการออกแบบและนำโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้กับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง คุณอาจถูกขอให้อธิบายกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่การเลือกโมเดล การสร้างฟีเจอร์ทางวิศวกรรม และการประเมินประสิทธิภาพ บางครั้งอาจทดสอบความสามารถในการแก้ปัญหาของคุณในสภาพแวดล้อมที่ไม่ชัดเจน
การออกแบบระบบ ML
จะมุ่งเน้นไปที่การออกแบบระบบ ML ที่ปรับขนาดได้และแข็งแกร่ง ซึ่งสามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่และสภาพแวดล้อมการผลิตได้ เตรียมพร้อมที่จะอภิปรายเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานและข้อดีข้อเสียในสถาปัตยกรรม กลยุทธ์การปรับใช้โมเดล และการตรวจสอบระบบ
เรียนรู้เพิ่มเติม
พร้อมที่จะสร้างอนาคตแล้วหรือยัง