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.
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
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.
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.
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.
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