
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.

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.
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.
Más información

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 trabajarás:
Construir IA que preserve la privacidad
Lanzar nuevas funciones de seguridad

Plataforma
Como ingeniero de Machine Learning 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 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 trabajarás:
Infraestructura multicloud de alta disponibilidad
Optimización de toda la experiencia del desarrollador
Entregar funciones de alta calidad rápidamente

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 Lens Cloud. Nuestros ingenieros construyen modelos de IA avanzados en tiempo real y modelos de machine learning para transformaciones dinámicas, como filtros realistas, reconocimiento de objetos y comprensión de escenas, garantizando interacciones de RA fluidas para productos como los 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 trabajarás:
Desarrollar y optimizar modelos de IA generativa
Crear herramientas impulsadas por IA como la generación de texto a 3D
Entregar 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 impulsan la creatividad y la conexión en el núcleo de nuestra plataforma, como Historias y Spotlight. Te enfocarás en mejorar la experiencia del usuario, impulsar la innovación en Spotlight, la clasificación de Lente, apoyar a los creadores de contenido y hacer que la creación de contenido se haga sin esfuerzo. Nuestro equipo aborda la comprensión de contenido multimodal, utilizando el aprendizaje avanzado de representación de gráficos y la clasificación de contenido para mostrar las mejores experiencias para nuestros usuarios. Optimizamos los modelos de aprendizaje automático mediante la revisión humana y aprovechamos técnicas de personalización de última generación, lo que nos coloca a la vanguardia de la innovación de contenido de video en formato corto.
En lo que trabajarás:
Recomendaciones de contenido personalizado
IA generativa para la creación de contenido
Desarrollar funciones para productos de alta visibilidad como Spotlight, Historias, pantalla Descubre y sugerencias de amigos

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

Crecimiento principal
Como ingeniero de Machine Learning 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 diarios activos. 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 machine learning sofisticadas. Desarrollarás algoritmos de búsqueda que conectan a los usuarios a través de grafos de amigos y comunicación, usarás 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