
Machine Learning @ Snap
Gli ingegneri del Machine Learning di Snap lavorano end-to-end e possiedono l'intero sistema di Machine Learning.

Machine Learning @ Snap
Gli ingegneri del Machine Learning di Snap lavorano end-to-end e possiedono l'intero sistema di Machine Learning.

Ingegneria dell'apprendimento automatico in Snap
In qualità di ingegnere dell'apprendimento automatico in Snap, garantirai la dinamicità dell'esperienza Snapchat durante l'intero ciclo di vita di modelli avanzati e all'avanguardia: la preelaborazione dei dati, l'ingegneria delle funzionalità, l'addestramento dei modelli e la continua attività di implementazione e ottimizzazione. Potrai avvalerti di tecnologie all'avanguardia, algoritmi di classificazione per la pertinenza degli annunci, motori di raccomandazione per i contenuti personalizzati e NLP (elaborazione del linguaggio naturale) volti a migliorare le interazioni; il tutto mentre elaborerai petabyte di dati relativi a oltre 850 milioni di utenti.
Attraverso modelli di apprendimento classici e di deep learning, potrai dare vita a esperienze digitali accurate e reattive, consentendo agli utenti di esprimersi, connettersi e scoprire il mondo in tempo reale.
Conosci i nostri team
I nostri ingegneri lavorano a problemi reali che riguardano l'apprendimento automatico.
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:
Stiamo assumendo!
Il nostro processo di selezione copre ingegneria, ML fondamentale e applicato.
Programmazione
Dovrai risolvere problemi algoritmici che mettono alla prova la tua competenza in strutture dati, algoritmi e capacità di risoluzione dei problemi. Concentrati sulla tua capacità di scrivere codice pulito, efficiente e ben documentato.
Progettazione applicata di ML
Valuta la tua capacità di progettare e applicare soluzioni di machine learning a problemi del mondo reale. Potrebbe esserti chiesto di illustrare il processo end-to-end di selezione dei modelli, ingegneria delle funzionalità e valutazione delle prestazioni. A volte questo può mettere alla prova la tua capacità di risolvere problemi in un ambiente ambiguo.
Progettazione di sistemi ML
L'attenzione si concentrerà sulla progettazione di sistemi ML scalabili e robusti in grado di gestire dati su larga scala e ambienti di produzione. Preparati a discutere dell'infrastruttura e dei compromessi nell'architettura, delle strategie di implementazione dei modelli e del monitoraggio 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.
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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Piattaforma
In qualità di ingegnere del machine learning nel team di ingegneria della piattaforma, costruirai modelli che forniscono dati tempestivi, accurati, di alta qualità e utilizzabili per il processo decisionale che costituisce la spina dorsale del reporting esterno, della sperimentazione e del ML/Ranking di Snap. La piattaforma di IA di Snap (nota anche come Bento) alimenta molti casi d'uso su larga scala di classificazione, raccomandazione e IA generativa. Nell'ultimo anno, la nostra scala operativa è aumentata di 4-10 volte. Svilupperai incorporamenti che vengono utilizzati dai team di modellazione a valle. Questo team è di importanza critica per la scalabilità e la diversificazione delle offerte di modelli ML di Snap.
Su cosa lavorerai:
Infrastruttura multi-cloud ad alta disponibilità
Ottimizzazione dell'intera esperienza degli sviluppatori
Rilasciare rapidamente funzionalità di alta qualità

Monetizzazione
In qualità di ingegnere dell'apprendimento automatico del team per la monetizzazione, lavorerai alla creazione e all'ottimizzazione dell'intero ecosistema pubblicitario. Renderai l'esperienza pubblicitaria rilevante e impattante, non solo per gli inserzionisti e gli utenti, ma per tutta Snap. Dalla progettazione di sistemi ad alte prestazioni per le offerte in tempo reale o la pubblicazione di annunci e le aste, alla personalizzazione di light e heavy ranker, alla creazione di soluzioni per il targeting e la pubblicazione degli annunci, continuerai a garantire la perfetta integrazione della pubblicità su tutta la piattaforma. Addestrerai i modelli su miliardi di esempi, utilizzando l'apprendimento multitasking, la modellazione di sequenze e la modellazione dell'interazione utente-annunci. I nostri modelli predicono i dati demografici degli utenti per migliorare il targeting del pubblico con reti neurali a grafici e contenuti, con l'obiettivo di capire come il nostro lavoro plasmerà il futuro della piattaforma pubblicitaria di Snapchat.
A cosa lavorerai:
Pubblicità basata sull'IA
Nuovi prodotti ed esperienze pubblicitarie personalizzate
Proprietario del principale generatore di entrate di Snap
Sviluppo di prodotti pubblicitari all'avanguardia
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.

Contenuti
In qualità di ingegnere dell'apprendimento automatico del team Contenuti, lavorerai allo sviluppo di funzionalità per i modelli di raccomandazione di video brevi con una maggiore visibilità, come le Storie e gli Spotlight, con l'obiettivo di promuovere i valori su cui si fonda la nostra piattaforma: la creatività e la connessione. Ti concentrerai sul miglioramento dell'esperienza utente, sull'innovazione di Spotlight e sulla classificazione delle Lenti, sostenendo i creatori di contenuti e semplificando il loro lavoro. Il nostro team lavora per facilitare la comprensione dei contenuti multimodali, utilizzando sistemi avanzati di apprendimento tramite grafici e la classificazione dei contenuti per offrire ai nostri utenti un'esperienza impeccabile. Ottimizziamo i modelli di apprendimento automatico grazie alla revisione manuale e a sofisticate tecniche di personalizzazione; questo ci rende all'avanguardia nell'innovazione dei contenuti video di breve durata.
A cosa lavorerai:
Consigli personalizzati sui contenuti
IA generativa per la creazione di contenuti
Sviluppo di funzionalità per prodotti ad alta visibilità come gli Spotlight, le Storie, il Discover Feed e il suggerimento di amici
Fondamenti di ML
Sarai valutato sulla teoria del ML e sui modelli, concetti, tecniche e applicazioni principali del machine learning. Preparati a discutere di apprendimento supervisionato e non supervisionato, sistemi di raccomandazione, classificazione, metriche di valutazione dei modelli e tecniche di ottimizzazione.

Fiducia e sicurezza
Vogliamo che Snapchat sia un'esperienza sicura e positiva per tutti coloro che utilizzano la nostra piattaforma o i nostri prodotti. Per questo motivo, abbiamo creato regole e politiche che spiegano i diritti e le responsabilità di tutti i membri della nostra community.
Su cosa lavorerai:
Costruire un'IA che preservi la privacy
Lanciare nuove funzionalità di sicurezza

Crescita principale
In qualità di ingegnere del machine learning nel team Core Growth, guiderai l'esperienza di ricerca e di amicizia su oltre 15 prodotti, supportando oltre 100 milioni di utenti attivi giornalieri. Il nostro team potenzia la ricerca di amici e contenuti utilizzando tecnologie avanzate, tra cui database a grafo, Large Language Model (LLM), Mixture of Experts (MoE) e stack di machine learning sofisticati. Svilupperai algoritmi di ricerca che connettono gli utenti attraverso grafi di amici e di comunicazione, utilizzerai incorporamenti visivi e testuali per la scoperta di contenuti e migliorerai la ricerca con consigli pre-digitazione che prevedono le query degli utenti. Oltre a ottimizzare l'infrastruttura di ricerca, i prodotti di amicizia del team aiutano gli utenti a stabilire connessioni reali e significative per far crescere responsabilmente la community di Snapchat. Questo lavoro rafforza il coinvolgimento e la fidelizzazione degli utenti, consentendo ad altre funzionalità di Snapchat come la messaggistica e le mappe delle storie di prosperare su larga scala.
Su cosa lavorerai:
Creare esperienze AR
Sistema su larga scala (5 miliardi di notifiche al giorno)
Il grafo di Snapchat con oltre 1 miliardo di nodi e centinaia di miliardi di archi

IA generativa
Il nostro team di IA generativa è all'avanguardia nell'innovazione e plasma il futuro della realtà aumentata (AR) attraverso SnapAR, che include Lens Studio, Lens Engine e Lens Cloud. I nostri ingegneri costruiscono modelli di IA avanzati in tempo reale e modelli di machine learning per trasformazioni dinamiche, come filtri realistici, riconoscimento di oggetti e comprensione della scena, garantendo interazioni AR fluide per prodotti come Lenti ML e Sogni. Lens Studio 5.0 si distingue come la principale piattaforma di sviluppo per la creazione di Lenti all'avanguardia che fondono l'IA generativa con le tecniche tradizionali di visione artificiale. L'IA generativa consente ai creatori di progettare lenti coinvolgenti senza sforzo e senza richiedere competenze in modellazione 3D, animazione o programmazione.
Su cosa lavorerai:
Sviluppare e ottimizzare modelli di IA generativa
Costruire strumenti basati sull'IA come la generazione da testo a 3D
Fornire funzionalità basate su IA generativa e visione artificiale