Machine Learning @ Snap
Machine Learning Engineers hos Snap arbejder end-to-end og ejer hele det respektive Machine Learning-system.
Maskinlæringsteknik hos Snap
Som maskinlæringstekniker hos Snap vil du drive Snapchats dynamiske oplevelse gennem hele livscyklussen for avancerede state-of-the-art-modeller - fra forbehandling af data, feature engineering og modeltræning til implementering og løbende optimeringer. Du vil udnytte banebrydende teknikker, rangeringsalgoritmer til annoncerelevans, anbefalingsmotorer til personaliseret indhold og NLP til forbedrede interaktioner - alt sammen mens du behandler petabytes af data for over 850 millioner brugere.
Ved hjælp af både klassiske og dybe læringsmodeller vil du skabe præcise, responsive oplevelser, der giver brugerne mulighed for at udtrykke sig, komme i kontakt og opdage verden i realtid.
Udforsk vores teams
Vores maskinlæringsingeniører løser ML-problemer i den virkelige verden.
Monetarisering
Som Maskinlæringsingeniør på Monetariseringsholdet vil du opbygge og optimere hele annoncenøkosystemet. Du vil skabe høj relevans og stor indvirkning, ikke kun for annoncører og brugere, men for hele Snap. Fra design af højtydende systemer til realtidsbudgivning eller annoncering og auktioner, personalisering af lette og tunge rangordnere, oprettelse af løsninger til annonce målretning og levering, vil du fortsat sikre en problemfri integration af annoncer på platformen. Du vil træne modeller på milliarder af eksempler ved hjælp af multi-task learning, sekvensmodellering og modellering af bruger- og annonceinteraktion. Vore modeller forudsiger brugerens demografi for at forbedre målretning af publikum ved hjælp af grafneurale netværk og indhold, for at forstå, hvordan vores arbejde former fremtiden for Snapchats annonceplatform.
Hvad du vil arbejde på:
AI-drevet annoncering
Nye personlige annonceprodukter og oplevelser
Ejer af Snaps primære indtægtskilde
Udvikling af banebrydende annonceprodukter
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:
Vi ansætter!
Vores ansættelsesproces dækker ingeniørarbejde, grundlæggende og anvendt ML.
Kodning
Forvent at løse algoritmiske problemer, der tester dine færdigheder inden for datastrukturer, algoritmer og problemløsning. Fokuser på din evne til at skrive ren, effektiv og veldokumenteret kode.
Grundlæggende ML
Du vil blive vurderet på ML-teori og centrale maskinlæringsmodeller, koncepter, teknikker og anvendelser. Vær forberedt på at diskutere superviseret og ikke-superviseret læring, anbefalingssystemer, rangering, model evalueringsmålinger og optimeringsteknikker.
Anvendt ML-design
Evaluerer din evne til at designe og anvende maskinlæringsløsninger på virkelige problemer. Du kan blive bedt om at gennemgå end-to-end-processen med at vælge modeller, funktionsteknik og evaluere ydeevne. Til tider kan dette teste din evne til at løse problemer i et tvetydigt miljø.
ML-systemdesign
Fokus vil være på at designe skalerbare og robuste ML-systemer, der kan håndtere store datamængder og produktionsmiljøer. Forvent at diskutere infrastruktur og kompromiser i arkitektur, modelimplementeringsstrategier og systemovervågning.
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.
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.
Lær mere