logo

Học máy @ Snap

Các Kỹ sư Học máy tại Snap làm việc đầu cuối và sở hữu toàn bộ hệ thống Học máy tương ứng.

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.”

Các đội trong Học máy

Our machine learning engineers solve real world ML problems.

Kiếm tiền

Là Kỹ sư máy học trong nhóm Kiếm tiền, bạn sẽ xây dựng và tối ưu hóa toàn bộ hệ sinh thái quảng cáo. Bạn sẽ thúc đẩy mức độ liên quan và tác động cao không chỉ cho các nhà quảng cáo và người dùng mà còn cho tất cả trên Snap. Từ việc thiết kế các hệ thống hiệu suất cao để đặt giá thầu hoặc phân phát quảng cáo và đấu giá theo thời gian thực, cá nhân hóa các bảng xếp hạng nhẹ và nặng, tạo các giải pháp để nhắm mục tiêu và phân phối quảng cáo, bạn sẽ tiếp tục đảm bảo tích hợp liền mạch quảng cáo trên nền tảng. Bạn sẽ đào tạo các mô hình dựa trên hàng tỷ ví dụ, sử dụng học đa tác vụ, mô hình hóa trình tự và mô hình hóa tương tác quảng cáo với người dùng. Các mô hình của chúng tôi dự đoán thông tin nhân khẩu học của người dùng để cải thiện nhắm mục tiêu đối tượng bằng mạng nơ-ron đồ thị và nội dung, để hiểu cách công việc của chúng tôi định hình tương lai của nền tảng quảng cáo của Snapchat.

Những gì bạn sẽ làm:

  • Quảng cáo dựa trên AI

  • Các sản phẩm và trải nghiệm quảng cáo được cá nhân hóa mới

  • Chủ sở hữu của động lực doanh thu chính

  • Phát triển các sản phẩm quảng cáo tiên tiến

Locations

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

ML @ Snap

Nghe từ đội ngũ Cuộc sống tại Snap trong Học máy

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