Maskinlæring @ Snap

Hos Snap arbeider maskinlæringsteknikere med hele prosessen og har eierskap over hele maskinlæringssystemet.

Maskinlæringsingeniør hos Snap

Som maskinlæringsingeniør hos Snap vil du sørge for Snapchat sin dynamiske opplevelse gjennom hele livssyklusen til avanserte toppmoderne modeller – fra dataforbehandling, funksjonsutvikling og modellopplæring, til distribusjon og løpende optimaliseringer. Du vil dra nytte av banebrytende teknikker, rangeringsalgoritmer for annonserelevans, anbefalingsmotorer for personlig tilpasset innhold og NLP for forbedrede interaksjoner – alt mens du behandler petabyte med data for over 850 millioner brukere.

Gjennom både klassiske og dype læringsmodeller vil du skape presise, responsive opplevelser som gir brukerne mulighet til å uttrykke seg, skape forbindelser og oppdage verden i sanntid.


Utforsk våre team

Våre maskinlæringsingeniører løser virkelige utfordringer innen maskinlæring.

Inntektsgenerering

Som maskinlæringsingeniør på inntektsgenereringsteamet vil du bygge og optimalisere hele annonseøkosystemet. Du vil skape høy relevans og stor påvirkning, ikke bare for annonsører og brukere, men for hele Snap. Fra å designe høyytelsessystemer for sanntidsbudgivning eller annonselevering og auksjoner, personalisere lette og tunge rangeringer, lage løsninger for annonsemålretting og levering, vil du fortsette å sikre sømløs integrasjon av annonser på tvers av plattformen. Du vil trene modeller på milliarder av eksempler, ved å bruke multi-task læring, sekvensmodellering og bruker x annonse interaksjonsmodellering. Våre modeller forutsier brukerens demografi for å forbedre målretting av publikum med graf-nevrale nettverk og innhold, for å forstå hvordan arbeidet vårt former fremtiden til Snapchats annonseplattform.

Hva du vil jobbe med:

  • AI-drevet annonsering

  • Nye personaliserte annonseprodukter og -opplevelser

  • Eier av Snap sin hovedinntektskilde

  • Utvikling av banebrytende annonseprodukter

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:

Vi ansetter!

Vår intervjuprosess dekker ingeniørfag, grunnleggende og anvendt maskinlæring.

Koding

Forvent å løse algoritmiske problemer som tester din ferdighet i datastrukturer, algoritmer og problemløsningsevner. Fokuser på din evne til å skrive ren, effektiv og godt dokumentert kode.

ML-grunnleggende

Du vil bli vurdert på ML-teori og kjernemodeller for maskinlæring, konsepter, teknikker og anvendelser. Vær forberedt på å diskutere veiledet og ikke-veiledet læring, anbefalingssystemer, rangering, modellevalueringsmetrikker og optimaliseringsteknikker.

Anvendt ML-design

Evaluerer din evne til å designe og anvende maskinlæringsløsninger på virkelige problemer. Du kan bli bedt om å gå gjennom hele prosessen med å velge modeller, funksjonsteknikk og evaluere ytelse. Noen ganger kan dette teste din evne til å løse problemer i et tvetydig miljø.

ML-systemdesign

Fokuset vil være på å designe skalerbare og robuste ML-systemer som kan håndtere storskala data og produksjonsmiljøer. Forvent å diskutere infrastrukturen og avveininger i arkitektur, modelldistribusjonsstrategier og systemovervåking.

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.