logo

Snap'te Makine Öğrenimi

Snap'teki Makine Öğrenimi Mühendisleri uçtan uca çalışır ve ilgili tüm Makine Öğrenimi sistemini sahiplenir.

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.”

Makine Öğrenimi Ekipleri

Our machine learning engineers solve real world ML problems.

Gelir Sağlama

Gelir Sağlama ekibinde çalışan bir Makine Öğrenimi Mühendisi olarak, bütün reklam ekosistemini oluşturacak ve optimize edeceksiniz. Sadece reklam verenler ve kullanıcılar için değil, Snap'in tamamı için yüksek düzeyde değer ve etki yaratacaksınız. Gerçek zamanlı teklif veya reklam hizmeti ve açık artırmalar için yüksek performanslı sistemler tasarlamaktan hafif ve ağır sıralama modellerini kişiselleştirmeye, reklam hedeflemesi ve sunumu için çözümler üretmeye kadar çeşitli alanlarda, platform genelinde reklamların sorunsuz entegrasyonunu sağlayacaksınız. Çok görevli öğrenme, dizi modellemesi ve kullanıcı x reklam etkileşimi modellemesini kullanarak milyarlarca örnek üzerinde modelleri eğiteceksiniz. Modellerimiz, çalışmalarımızın Snapchat'in reklam platformunun geleceğini nasıl şekillendirdiğini anlamak üzere grafik sinir ağları ve içeriklerle izleyici hedeflemesini iyileştirmek için kullanıcı demografisini tahmin eder.

Ne üzerinde çalışacaksınız:

  • Yapay zeka destekli reklamlar

  • Yeni kişiselleştirilmiş reklam ürünleri ve deneyimleri

  • Snap'in ana gelir kaynağını yönetme

  • Son teknoloji reklam ürünleri geliştirme

Locations

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

Snap'te Makine Öğrenimi

Snap Makine Öğreniminde Yaşam ile ilgili ekipten bilgi alın

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