Aprendizaje automático en Snap
Los ingenieros de aprendizaje automático de Snap trabajan de principio a fin y se encargan de todo el sistema de aprendizaje automático correspondiente.
Ingeniería de aprendizaje automático en Snap
Como ingeniero de aprendizaje automático en Snap, conducirás la experiencia dinámica de Snapchat a lo largo del ciclo de vida completo de los modelos avanzados de última generación: desde el preprocesamiento de datos, la ingeniería de funciones y la capacitación de modelos, hasta la implementación y las optimizaciones continuas. Aprovecharás técnicas de vanguardia, algoritmos de clasificación para la relevancia de anuncios, motores de recomendación para contenido personalizado y PNL para mejorar las interacciones, todo mientras procesas petabytes de datos para más de 850 millones de usuarios.
Mediante modelos de aprendizaje clásicos y profundos, crearás experiencias precisas y receptivas que permitirán a los usuarios para expresarse, conectarse y descubrir el mundo en tiempo real.
Explora nuestros equipos
Nuestros ingenieros de aprendizaje automático resuelven problemas de ML del mundo real.
Monetización
Como ingeniero de aprendizaje automático en el equipo de monetización, crearás 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 livianos y pesados, hasta la creación de soluciones para la orientación y entrega de anuncios, seguirá garantizando una integración perfecta de los anuncios en toda la plataforma. Capacitarás a modelos en miles de millones de ejemplos, usando aprendizaje multitarea, modelado de secuencia y modelado de interacción de usuario x con anuncios. Nuestros modelos predicen los datos demográficos de los usuarios para mejorar la orientación del público con redes neuronales y contenido de gráficos, para comprender cómo nuestro trabajo da forma al futuro de la plataforma publicitaria de Snapchat.
En lo que trabajarás:
Publicidad impulsada por IA
Nuevos productos y experiencias de anuncios personalizados
Propietario del principal generador 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 entrevista abarca ingeniería, aprendizaje automático fundamental y aplicado.
Codificación
Deberás resolver problemas algorítmicos que pongan a prueba tu dominio de las estructuras de datos, los algoritmos y tu capacidad para resolver problemas. Concéntrate en tu capacidad para escribir código limpio, eficiente y bien documentado.
Fundamentos de ML
Se te evaluará en la teoría de ML y en los modelos, conceptos, técnicas y aplicaciones principales de machine learning. 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 machine learning 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 el diseño de sistemas de ML escalables y robustos que puedan manejar datos a gran escala y entornos de producción. Deberás 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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