
Machine Learning @ Snap
يعمل مهندسو التعلم الآلي في سناب من البداية إلى النهاية ويتحملون المسؤولية الكاملة عن كل نظام تعلّم آلي خاص بهم.

Machine Learning @ Snap
يعمل مهندسو التعلم الآلي في سناب من البداية إلى النهاية ويتحملون المسؤولية الكاملة عن كل نظام تعلّم آلي خاص بهم.
استكشاف فرقنا
يحل مهندسو التعلم الآلي لدينا مشاكل حقيقية يطرحها التعلم الآلي.
Interview Process
Below is an overview of the interview rounds and competencies that may be assessed throughout the ML interview process. Depending on your target level, the order of these rounds may differ or you might have some rounds omitted. Each technical interview will begin with approximately 15 minutes of behavioral discussion focused on experiences aligned with Snap’s values. Following your answer, your interviewer will transition into the technical portion of the interview assessing one of the below competencies:
نحن نوظف!
تغطي عملية المقابلة لدينا الهندسة والأساسيات والتعلم الآلي التطبيقي.
البرمجة
توقع حل المشكلات الخوارزمية التي تختبر كفاءتك في هياكل البيانات والخوارزميات ومهارات حل المشكلات. ركز على قدرتك على كتابة تعليمات برمجية نظيفة وفعالة وموثقة جيدًا.
أساسيات تعلُّم الآلة
سيتم تقييمك بناءً على نظرية تعلُّم الآلة ونماذج تعلُّم الآلة الأساسية والمفاهيم والتقنيات والتطبيقات. كن مستعدًا لمناقشة التعلُّم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، وأنظمة التوصية، والتصنيف، ومقاييس تقييم النماذج، وتقنيات التحسين.
تصميم تعلُّم الآلة التطبيقي
يقيّم قدرتك على تصميم وتطبيق حلول تعلُّم الآلة على مشكلات العالم الحقيقي. قد يُطلب منك شرح العملية الشاملة لاختيار النماذج وهندسة الميزات وتقييم الأداء. في بعض الأحيان، يمكن أن يختبر هذا قدرتك على حل المشكلات في بيئة غامضة.
تصميم نظام تعلُّم الآلة
سيكون التركيز على تصميم أنظمة تعلُّم آلة قوية وقابلة للتطوير يمكنها التعامل مع البيانات واسعة النطاق وبيئات الإنتاج. توقع مناقشة البنية التحتية والمفاضلات في الهندسة المعمارية واستراتيجيات نشر النماذج ومراقبة النظام.
Leadership
Depending on the target level, candidates may participate in a leadership interview focused on collaboration, influence, ownership, communication, mentorship, and decision-making. Interviewers will assess how you navigate ambiguity, drive impact across teams, and support effective engineering practices, including thoughtful adoption of AI-assisted workflows, through examples from your past experience.
Product
This round is required for L6+ interviews and will be conducted by a Product Manager or an ML Engineer. The objective is to assess your ability to understand customer needs, build business domain knowledge, bridge technical ML solutions and product requirements, and partner cross-functionally with Product Managers.
Q&A
The Q&A session will not include any formal technical or behavioral competency assessment like other rounds. Instead, it is an opportunity for candidates to learn more about the team, projects, and company. Candidates are encouraged to come prepared with thoughtful questions about the role, team culture, technical challenges, cross-functional collaboration, growth opportunities, or life at Snap.
اعرف المزيد
General Coding
This will be focused on general computer science fundamentals. You can expect algorithms and data structure question(s) for this round and you are able to code in your language of preference.

الثقة والسلامة
نريد أن يكون سناب شات تجربة آمنة وإيجابية لكل من يستخدم منصتنا أو منتجاتنا. لهذا السبب، أنشأنا قواعد وسياسات تشرح حقوق ومسؤوليات جميع أفراد مجتمعنا.
ما الذي ستعمل عليه:
بناء ذكاء اصطناعي يحافظ على الخصوصية
إطلاق ميزات أمان جديدة

الذكاء الاصطناعي التوليدي
يقف فريق الذكاء الاصطناعي التوليدي لدينا في طليعة الابتكار، حيث يشكل مستقبل الواقع المُعزّز (الواقع المعزَز) من خلال SnapAR، والذي يتضمن Lens Studio وLens Engine وLens Cloud سحابة. يبني مهندسونا نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة في الوقت الفعلي ونماذج تعلُّم آلة للتحويلات الديناميكية، مثل الفلاتر الواقعية والتعرف على الأشياء وفهم المشهد، مما يضمن تفاعلات الواقع المعزَز السلسة لمنتجات مثل عدسات Lens التي تعمل بتعلُّم الآلة وأحلامك. يبرز Lens Studio 5.0 كمنصة مطورين رائدة لإنشاء عدسات Lens متطورة تمزج بين الذكاء الاصطناعي التوليدي وتقنيات رؤية الكمبيوتر التقليدية. يمكّن الذكاء الاصطناعي التوليدي المبدعين من تصميم عدسات جذابة بسهولة دون الحاجة إلى خبرة في النمذجة ثلاثية الأبعاد أو الرسوم المتحركة أو البرمجة.
ما الذي ستعمل عليه:
تطوير وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي
بناء أدوات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مثل تحويل النص إلى ثلاثي الأبعاد
تقديم ميزات مدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي ورؤية الكمبيوتر

المنصة
بصفتك مهندس تعلُّم آلة في فريق هندسة المنصة، ستقوم ببناء نماذج توفر بيانات دقيقة وعالية الجودة وقابلة للتنفيذ في الوقت المناسب لاتخاذ القرارات التي تشكل العمود الفقري للتقارير الخارجية والتجريب وتعلُّم الآلة/التصنيف في شركة سناب. تعمل منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة سناب (المعروفة أيضًا باسم Bento) على تشغيل العديد من حالات استخدام التصنيف والتوصية والذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع. على مدار العام الماضي، زاد حجم عملياتنا بمقدار 4-10 أضعاف. ستقوم بتطوير تضمينات تستهلكها فرق النمذجة النهائية. هذا الفريق مهم للغاية لتوسيع وتنويع عروض نماذج تعلُّم الآلة في شركة سناب.
ما الذي ستعمل عليه:
بنية تحتية متعددة السحابات ومتاحة للغاية
تحسين تجربة المطور بأكملها
شحن ميزات عالية الجودة بسرعة

المحتوى
بصفتك مهندس تعلم آلي في فريق المحتوى، ستعمل على تطوير ميزات لنماذج توصيات مقاطع الفيديو القصيرة الأكثر تداولاً التي تعزز الإبداع والتواصل في جوهر منصتنا مثل القصص ومنصّة الأضواء. ستركز على تعزيز تجربة المستخدم ودفع الابتكار على منصّة الأضواء وتصنيف عدسات Lens، ودعم صناع المحتوى، وتيسير إنشاء المحتوى. يعالج فريقنا فهم المحتوى متعدد الوسائط، وذلك باستخدام تعلم تمثيل الرسم البياني المتقدم وترتيب المحتوى لتحسين تجربة مستخدمينا. نعمل على تحسين نماذج التعلم الآلي من خلال المراجعة البشرية والاستفادة من أحدث تقنيات التخصيص، مما يجعلنا في طليعة ابتكار محتوى الفيديو القصير.
ما ستعمل عليه:
توصيات المحتوى المخصّص
الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء المحتوى
تطوير ميزات للمنتجات الأكثر تداولاً مثل منصّة الأضواء، والقصص، وموجز اكتشف، واقتراحات الأصدقاء

النمو الأساسي
بصفتك مهندس تعلُّم آلة في فريق النمو الأساسي، ستقود تجربة البحث وتكوين الصداقات عبر أكثر من 15 منتجًا، وتدعم أكثر من 100 مليون من المستخدمين النشطين يوميًا. يقوم فريقنا بتشغيل البحث عن الأصدقاء والمحتوى باستخدام تقنيات متقدمة، بما في ذلك قواعد البيانات الرسومية، ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، ومزيج من الخبراء (MoE)، ومجموعات تعلُّم الآلة المتطورة. ستقوم بتطوير خوارزميات بحث تربط المستخدمين من خلال الرسوم البيانية للأصدقاء والاتصالات، واستخدام التضمينات المرئية والنصية لاكتشاف المحتوى، وتعزيز البحث بتوصيات ما قبل الكتابة التي تتنبأ باستعلامات المستخدمين. بالإضافة إلى تحسين البنية التحتية للبحث، تساعد منتجات تكوين الصداقات في الفريق المستخدمين على إجراء اتصالات حقيقية وذات مغزى لتنمية مجتمع سناب شات بمسؤولية. يعزز هذا العمل مشاركة المستخدمين والاحتفاظ بهم، مما يمكّن ميزات سناب شات الأخرى مثل المراسلة وخرائط القصص من الازدهار على نطاق واسع.
ما الذي ستعمل عليه:
إنشاء تجارب الواقع المعزَز
نظام واسع النطاق (5 مليارات إشعار يوميًا)
الرسم البياني لسناب شات مع أكثر من مليار عقدة ومئات المليارات من الحواف

تحقيق الأرباح
بصفتك مهندس تعلم آلي في فريق تحقيق الأرباح، ستنشئ النظام البيئي للإعلانات كُلََّه وستعمل على تحسينه. سيكون لك أهمية وتأثير كبير ليس فقط على المعلنين والمستخدمين ولكن على تطبيق سناب ككل. بدءًا من تصميم أنظمة عالية الأداء لتقديم عروض الأسعار في الوقت الفعلي أو عرض الإعلانات والمزادات، وتخصيص عروض صناع المحتوى بمختلف مستوياتهم، وإنشاء حلول لاستهداف الإعلانات وعرضها، ستواصل ضمان التكامل السلس للإعلانات عبر المنصة. ستدرب النماذج على مليارات الأمثلة، باستخدام التعلم متعدد المهام ونمذجة التسلسل ونمذجة تفاعل المستخدم مع الإعلانات. تتوقع نماذجنا المعلومات الديموغرافية للمستخدم لتحسين استهداف الجمهور باستخدام الشبكات العصبية البيانية والمحتوى لفهم كيف يشكل عملنا مستقبل منصة إعلانات سناب شات.
ما ستعمل عليه:
إعلانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي
منتجات وتجارب إعلانية جديدة مخصّصة
مالك محرك الإيرادات الرئيسي في سناب
تطوير منتجات إعلانية متطورة

هندسة التعلم الآلي في سناب
بصفتك مهندس تعلم آلي في سناب، ستقود التجربة الديناميكية لسناب شات من خلال دورة حياة كاملة لأحدث النماذج المتقدمة - من المعالجة المسبقة للبيانات وهندسة الميزات وتدريب النماذج إلى النشر والتحسينات المستمرة. ستستفيد من التقنيات المتطورة وترتيب خوارزميات لأهمية الإعلانات ومحركات التوصية للمحتوى المخصّص والبرمجة اللغوية العصبية للتفاعلات المحسنة - وكل ذلك أثناء معالجة بيتابايتات من البيانات لأكثر من 850 مليون مستخدم.
من خلال نماذج التعلم الكلاسيكي والعميق على حد سواء، ستنشئ تجارب دقيقة ومستجيبة تمكن المستخدمين من التعبير عن أنفسهم والتواصل واكتشاف العالم في الوقت الفعلي.