logo

Pembelajaran Mesin @ Snap

Insinyur Pembelajaran Mesin di Snap bekerja secara end-to-end dan memiliki seluruh sistem Pembelajaran Mesin masing-masing.

Lowongan yang Tersedia

Machine Learning Engineering di Snap

Sebagai Machine Learning Engineer di Snap, Anda akan mendorong pengalaman dinamis Snapchat melalui siklus hidup penuh model canggih tingkat lanjut. Mulai dari pra-pemrosesan data, rekayasa fitur, dan pelatihan model, hingga penerapan dan optimasi yang berkelanjutan. Anda akan memanfaatkan teknik mutakhir, algoritma peringkat untuk relevansi iklan, mesin rekomendasi untuk konten yang dipersonalisasi, dan NLP untuk interaksi yang ditingkatkan. Semuanya sambil memproses data dalam skala petabita untuk lebih dari 850 juta pengguna. 

Melalui model pembelajaran klasik dan mendalam, Anda akan membuat pengalaman yang tepat dan responsif yang memberdayakan pengguna untuk mengekspresikan diri, terhubung, dan menemukan hal-hal baru secara real-time.


Jelajahi Tim Kami

Teknisi machine learning kami memecahkan masalah ML dunia nyata.

Monetisasi

Sebagai Machine Learning Engineer di tim Monetisasi, Anda akan membangun dan mengoptimalkan seluruh ekosistem iklan. Anda akan mendorong relevansi tinggi dan dampak tinggi tidak hanya bagi pengiklan dan pengguna, tetapi juga untuk semua Snap. Mulai merancang sistem berkinerja tinggi untuk penawaran dan lelang secara real-time atau penayangan iklan, mempersonalisasi peringkat ringan dan berat, membuat solusi untuk penargetan dan pengiriman iklan, Anda akan terus memastikan integrasi iklan yang lancar di seluruh platform. Anda akan melatih model berdasarkan miliaran contoh, menggunakan pembelajaran multi-tugas, pemodelan urutan, dan pemodelan interaksi pengguna x iklan. Model kami memprediksi demografi pengguna untuk meningkatkan penargetan pemirsa dengan jaringan neural grafis dan konten, untuk memahami bagaimana pekerjaan kita membentuk masa depan platform iklan Snapchat.

Apa yang akan Anda kerjakan:

  • Iklan berbasis AI

  • Produk dan pengalaman iklan yang dipersonalisasi baru

  • Pemilik pendorong utama pendapatan Snap

  • Mengembangkan produk iklan mutakhir

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:

Kami Membuka Lowongan!

Proses wawancara kami mencakup rekayasa, dasar, dan ML terapan.

Pengkodean

Anda diharapkan untuk memecahkan masalah algoritmik yang menguji kemahiran Anda dalam struktur data, algoritma, dan keterampilan memecahkan masalah. Fokus pada kemampuan Anda untuk menulis kode yang bersih, efisien, dan terdokumentasi dengan baik.

Dasar-Dasar ML

Anda akan dinilai berdasarkan teori ML dan model, konsep, teknik, dan aplikasi machine learning inti. Bersiaplah untuk membahas pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, sistem rekomendasi, pemeringkatan, metrik evaluasi model, dan teknik optimisasi.

Desain Terapan ML

Mengevaluasi kemampuan Anda untuk merancang dan menerapkan solusi machine learning pada masalah dunia nyata. Anda mungkin diminta untuk menjelaskan proses ujung-ke-ujung dalam memilih model, rekayasa fitur, dan mengevaluasi kinerja. Terkadang ini dapat menguji kemampuan Anda untuk memecahkan masalah di lingkungan yang ambigu.

Desain Sistem ML

Fokusnya adalah pada perancangan sistem ML yang dapat diskalakan dan kuat yang dapat menangani data skala besar dan lingkungan produksi. Anda diharapkan untuk membahas infrastruktur dan pertukaran dalam arsitektur, strategi penerapan model, dan pemantauan sistem.

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.