
Aprendizaje automático en Snap
Los ingenieros de aprendizaje automático de Snap trabajan de extremo a extremo y son dueños de todo el sistema de aprendizaje automático correspondiente.

Aprendizaje automático en Snap
Los ingenieros de aprendizaje automático de Snap trabajan de extremo a extremo y son dueños de todo el sistema de aprendizaje automático correspondiente.
Descubre nuestros equipos
Los ingenieros de aprendizaje automático (AA) resuelven problemas de AA en el mundo real.
¡Estamos contratando!
Nuestro proceso de entrevista abarca ingeniería, aprendizaje automático fundamental y aplicado.
Fundamentos de ML
Se te evaluará en la teoría del ML y en los modelos, conceptos, técnicas y aplicaciones principales del aprendizaje automático. Prepárate para hablar sobre el aprendizaje supervisado y no supervisado, los sistemas de recomendación, la clasificación, las métricas de evaluación de modelos y las técnicas de optimización.
Diseño aplicado de ML
Evalúa tu capacidad para diseñar y aplicar soluciones de aprendizaje automático a problemas del mundo real. Es posible que se te pida que expliques el proceso completo de selección de modelos, ingeniería de características y evaluación del rendimiento. A veces, esto puede poner a prueba tu capacidad para resolver problemas en un entorno ambiguo.
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.
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.
Más información

Plataforma
Como ingeniero de aprendizaje automático en el equipo de Ingeniería de Plataforma, construirás modelos que proporcionen datos oportunos, precisos, de alta calidad y procesables para la toma de decisiones que forman la columna vertebral de los informes externos, la experimentación y el ML/Ranking de Snap. La plataforma de IA de Snap (también conocida como Bento) impulsa muchos casos de uso de clasificación, recomendación e IA generativa a gran escala. Durante el último año, nuestra escala de operaciones aumentó de 4 a 10 veces. Desarrollarás incrustaciones que son consumidas por los equipos de modelado posteriores. Este equipo es de misión crítica para escalar y diversificar las ofertas de modelos de ML de Snap.
En qué trabajarás:
Infraestructura multicloud de alta disponibilidad
Optimización de toda la experiencia del desarrollador
Lanzar funciones de alta calidad rápidamente

Monetización
Como ingeniero de aprendizaje automático del equipo de monetización, construirás y optimizarás todo el ecosistema de anuncios. Impulsarás una alta relevancia y un alto impacto no solo para anunciantes y usuarios, sino para todo Snap. Desde el diseño de sistemas de alto rendimiento para pujas en tiempo real o servicio de anuncios y subastas, hasta la personalización de clasificadores ligeros y pesados, y la creación de soluciones para la segmentación y entrega de anuncios, seguirás garantizando una integración perfecta de los anuncios en toda la plataforma. Entrenarás modelos en miles de millones de ejemplos, usando aprendizaje multitarea, modelado de secuencias y modelado de interacción de usuario por anuncio. Nuestros modelos predicen los datos demográficos de usuario para mejorar la segmentación de la audiencia con redes neuronales y contenido de gráfico, para comprender cómo nuestro trabajo da forma al futuro de la plataforma publicitaria de Snapchat.
En qué trabajarás:
Publicidad impulsada por IA
Nuevos productos y experiencias de anuncio personalizados
Propietario del principal motor de ingresos de Snap
Desarrollo de productos de anuncio de vanguardia

IA generativa
Nuestro equipo de IA generativa está a la vanguardia de la innovación, dando forma al futuro de la realidad aumentada (RA) a través de SnapAR, que incluye Lens Studio, Lens Engine y la Nube de Lentes. Nuestros ingenieros construyen modelos avanzados de IA en tiempo real y modelos de aprendizaje automático para transformaciones dinámicas, como filtros realistas, reconocimiento de objetos y comprensión de escenas, garantizando interacciones de RA fluidas para productos como las Lentes de ML y los Sueños. Lens Studio 5.0 se destaca como la plataforma de desarrollo líder para crear Lentes de vanguardia que combinan la IA generativa con técnicas tradicionales de visión por computadora. La IA generativa permite a los creadores diseñar lentes atractivas sin esfuerzo y sin necesidad de tener experiencia en modelado 3D, animación o codificación.
En qué trabajarás:
Desarrollar y optimizar modelos de IA generativa
Crear herramientas impulsadas por IA como la generación de texto a 3D
Ofrecer funciones impulsadas por IA generativa y visión por computadora

Contenido
Como ingeniero de aprendizaje automático en el equipo de contenido, trabajarás en el desarrollo de funciones para modelos de recomendación de video de formato corto de alta visibilidad que impulsen la creatividad y la conexión en el seno de nuestra plataforma, como Historias y Spotlight. Te centrarás en mejorar la experiencia de usuario, impulsar la innovación en Spotlight, la clasificación de Lentes, apoyar a los creadores de contenido y hacer que la creación de contenido sea sencilla. Nuestro equipo aborda la comprensión del contenido multimodal, al utilizar el aprendizaje avanzado de representación de gráficos y la clasificación de contenido para ofrecer las mejores experiencias para nuestros usuarios. Optimizamos los modelos de aprendizaje automático gracias a la revisión humana y hacemos uso de técnicas de personalización de última generación, lo que nos sitúa a la vanguardia de la innovación de contenido de video de formato corto.
En qué trabajarás:
Recomendaciones de contenido personalizado
IA generativa para creación de contenido
Desarrolla funciones para productos de alta visibilidad como Spotlight, Historias, el feed de Descubre y sugerencias de amigxs

Crecimiento principal
Como ingeniero de aprendizaje automático en el equipo de Crecimiento principal, impulsarás la experiencia de búsqueda y amistad en más de 15 productos, dando soporte a más de 100 millones de usuarios activos diarios. Nuestro equipo potencia la búsqueda de amigos y contenido utilizando tecnologías avanzadas, incluyendo bases de datos de grafos, modelos de lenguaje grandes (LLM), mezcla de expertos (MoE) y pilas de aprendizaje automático sofisticadas. Desarrollarás algoritmos de búsqueda que conectan a los usuarios a través de grafos de amigos y comunicación, utilizarás incrustaciones visuales y de texto para el descubrimiento de contenido y mejorarás la búsqueda con recomendaciones preescritas que predicen las consultas de los usuarios. Además de optimizar la infraestructura de búsqueda, los productos de amistad del equipo ayudan a los usuarios a establecer conexiones reales y significativas para hacer crecer responsablemente la comunidad de Snapchat. Este trabajo fortalece la participación y retención de los usuarios, permitiendo que otras funciones de Snapchat, como la mensajería y los mapas de historias, prosperen a gran escala.
En qué trabajarás:
Crear experiencias de RA
Sistema a gran escala (5 mil millones de notificaciones diarias)
El grafo de Snapchat con más de mil millones de nodos y cientos de miles de millones de aristas

Confianza y seguridad
Queremos que Snapchat sea una experiencia segura y positiva para todos los que utilizan nuestra plataforma o productos. Por esta razón, hemos creado reglas y políticas que explican los derechos y responsabilidades de todos los miembros de nuestra comunidad.
En qué trabajarás:
Construir IA que preserve la privacidad
Lanzar nuevas funciones de seguridad
Diseño de sistemas de ML
El enfoque estará en el diseño de sistemas de ML escalables y robustos que puedan manejar datos a gran escala y entornos de producción. Espera discutir la infraestructura y las compensaciones en la arquitectura, las estrategias de implementación de modelos y la supervisión del sistema.
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:

Ingeniería de aprendizaje automático en Snap
Como Ingeniero de Aprendizaje Automático en Snap, mejorarás la experiencia dinámica de Snapchat a través del ciclo completo de modelos avanzados de última generación, desde el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características y el entrenamiento de modelos, hasta el despliegue y las optimizaciones continuas. Aprovecharás técnicas de vanguardia, algoritmos de clasificación para anuncios relevantes, motores de recomendación para contenido personalizado y NLP para mejorar las interacciones, todo mientras gestionas petabytes de datos para más de 850 millones de usuarios.
Con modelos clásicos y de aprendizaje profundo, crearás experiencias precisas y receptivas que permitan a los usuarios expresarse, conectarse y descubrir el mundo en tiempo real.
Codificación
Espera resolver problemas algorítmicos que pongan a prueba tu dominio de las estructuras de datos, los algoritmos y las habilidades para resolver problemas. Concéntrate en tu capacidad para escribir código limpio, eficiente y bien documentado.
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.