
Aprendizaje automático en Snap
Los ingenieros de aprendizaje automático en Snap trabajan de extremo a extremo y conocen perfectamente todo el sistema respectivo de aprendizaje automático.

Aprendizaje automático en Snap
Los ingenieros de aprendizaje automático en Snap trabajan de extremo a extremo y conocen perfectamente todo el sistema respectivo de aprendizaje automático.

Ingeniería de aprendizaje automático en Snap
Como ingeniero de aprendizaje automático en Snap, impulsarás la experiencia dinámica de Snapchat a través de todo el ciclo de vida 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 la relevancia del anuncio y motores de recomendación para contenido personalizado y PNL para interacciones mejoradas, todo mientras procesás petabytes de datos para más de 850 millones de usuarios.
A través de modelos de aprendizaje clásicos y profundos, crearás experiencias precisas y receptivas que empoderarán a los usuarios a expresarse, conectarse y descubrir el mundo en tiempo real.
Explorá nuestros equipos
Nuestros ingenieros de aprendizaje automático resuelven problemas de aprendizaje automático reales.
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:
¡Estamos contratando!
Nuestro proceso de entrevistas abarca ingeniería, fundamentos y ML aplicado.
Codificación
Esperá resolver problemas algorítmicos que pongan a prueba tu dominio de estructuras de datos, algoritmos y habilidades para resolver problemas. Concentrate en tu capacidad para escribir código limpio, eficiente y bien documentado.
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.
Diseño de sistemas de ML
El enfoque estará en diseñar sistemas de ML escalables y robustos que puedan manejar datos a gran escala y entornos de producción. Esperá tener que hablar sobre la infraestructura y las compensaciones en la arquitectura, las estrategias de implementación de modelos y el monitoreo del sistema.
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.
Más información
Fundamentos de ML
Se evaluará tu conocimiento de la teoría de ML y los modelos, conceptos, técnicas y aplicaciones centrales del aprendizaje automático. Preparate para hablar sobre aprendizaje supervisado y no supervisado, sistemas de recomendación, clasificación, métricas de evaluación de modelos y técnicas de optimización.

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

Plataforma
Como ingeniero de aprendizaje automático en el equipo de Ingeniería de Plataforma, construirás modelos que proporcionen datos oportunos, precisos, de alta calidad y accionables 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 a gran escala de clasificación, recomendación e IA generativa. 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 vas a trabajar:
Infraestructura multicloud de alta disponibilidad
Optimización de toda la experiencia del desarrollador
Entregar funciones de alta calidad rápidamente

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 altamente visibles que impulsan la creatividad y la conexión en el centro de nuestra plataforma, como Historias y Spotlight. Te centrarás en mejorar la experiencia del usuario, impulsar la innovación en Spotlight, la clasificación de los Lentes, apoyar a los creadores de contenido y lograr que la creación de contenido no requiera esfuerzo. Nuestro equipo aborda la comprensión de contenido multimodal, utilizando 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 por medio de la revisión humana y aprovechamos técnicas de personalización de última generación, lo que nos ubica a la vanguardia en la innovación de contenido de video de formato corto.
En qué trabajarás:
Recomendaciones de contenido personalizadas
IA generativa para creación de contenido
Desarrollo de funciones para productos de alta visibilidad como Spotlight, Historias, el feed Descubrí y las sugerencias de amigos

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 atractivos sin esfuerzo y sin necesidad de tener experiencia en modelado 3D, animación o codificación.
En qué vas a trabajar:
Desarrollar y optimizar modelos de IA generativa
Construir herramientas impulsadas por IA como la generación de texto a 3D
Entregar funciones impulsadas por IA generativa y visión por computadora

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, que incluyen 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 de escritura predictiva que anticipan 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 de manera responsable 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 vas a trabajar:
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 usan nuestra plataforma o productos. Por esta razón, creamos reglas y políticas que explican los derechos y responsabilidades de todos los miembros de nuestra comunidad.
En qué vas a trabajar:
Construir IA que preserve la privacidad
Lanzar nuevas funciones de seguridad