Machine Learning @ Snap
Machine Learning-ingenieurs bij Snap werken end-to-end en beheersen het hele Machine Learning-systeem.
Machine Learning Engineering bij Snap
Als Machine Learning Engineer bij Snap stuur je de dynamische ervaring van Snapchat aan door de volledige levenscyclus van geavanceerde modellen – van gegevensvoorbewerking, feature engineering en training, tot implementatie en voortdurende optimalisaties. Je gebruikt geavanceerde technieken, rangschikkingsalgoritmes voor advertentierelevantie, aanbevelingsmachines voor gepersonaliseerde content en NLP voor verbeterde interacties - en dit alles terwijl je petabytes aan gegevens verwerkt voor meer dan 850 miljoen gebruikers.
Via zowel klassieke als deep learning-modellen maak je nauwkeurige, responsieve ervaringen die gebruikers in staat stellen om zichzelf te uiten, contact te maken en de wereld in realtime te verkennen.
Ontdek onze teams
Onze machine learning engineers lossen ML-problemen uit de echte wereld op.
Monetisatie
Als Machine Learning Engineer in het Monetisatie-team bouw en optimaliseer je het hele advertentie-ecosysteem. Je zorgt voor een hoge relevantie en impact, niet alleen voor adverteerders en gebruikers maar voor heel Snap. Van hoogwaardige systemen voor realtime bieden of adserving en veilingen ontwerpen, laag- en hooggeplaatste advertenties personaliseren, oplossingen ontwikkelen voor advertentietargeting en -levering, je blijft ervoor zorgen dat advertenties naadloos in het platform worden geïntegreerd. Je traint modellen met miljarden voorbeelden, met behulp van multi-task learning, sequence modeling en modeling van gebruikersinteractie met advertenties. Onze modellen voorspellen demografische gegevens van gebruikers om de doelgroeptargeting te verbeteren met grafische neurale netwerken en content, zodat we kunnen begrijpen hoe ons werk de toekomst van het advertentieplatform van Snapchat vormgeeft.
Jouw taken:
AI-gedreven adverteren
Nieuwe gepersonaliseerde advertentieproducten en -ervaringen
Eigenaar van de belangrijkste inkomstenbron van Snap
Geavanceerde advertentieproducten ontwikkelen
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:
Wij nemen aan!
Ons sollicitatieproces omvat engineering, fundamentele en toegepaste ML.
Coderen
Verwacht dat je algoritmische problemen oplost die je vaardigheid in datastructuren, algoritmen en probleemoplossende vaardigheden testen. Focus op je vermogen om schone, efficiënte en goed gedocumenteerde code te schrijven.
ML-basisprincipes
Je wordt beoordeeld op ML-theorie en kernmodellen, concepten, technieken en toepassingen van machine learning. Wees voorbereid op het bespreken van supervised en unsupervised learning, aanbevelingssystemen, ranking, model evaluatiemetrieken en optimalisatietechnieken.
ML Toegepast Ontwerp
Evalueert je vermogen om machine learning-oplossingen te ontwerpen en toe te passen op problemen uit de echte wereld. Er kan je worden gevraagd om het end-to-end proces van het selecteren van modellen, feature engineering en het evalueren van prestaties te doorlopen. Soms kan dit je vermogen testen om problemen op te lossen in een onduidelijke omgeving.
ML Systeemontwerp
De focus ligt op het ontwerpen van schaalbare en robuuste ML-systemen die grootschalige data en productieomgevingen aankunnen. Verwacht dat je de infrastructuur en afwegingen in architectuur, modelimplementatiestrategieën en systeembewaking bespreekt.
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.
Meer informatie