logo

Uczenie maszynowe @ Snap

Inżynierowie uczenia maszynowego w Snap pracują kompleksowo i do nich należy cały system uczenia maszynowego.

Otwarte stanowiska

Inżynieria uczenia maszynowego w Snap

Jako inżynier uczenia maszynowego w Snap będziesz napędzać dynamiczne doświadczenie Snapchata przez pełny cykl życia zaawansowanych, najnowocześniejszych modeli - od wstępnego przetwarzania danych, inżynierii funkcji i szkolenia modeli, po wdrożenie i bieżące optymalizacje. Wykorzystasz najnowocześniejsze techniki, algorytmy rankingowe pod kątem trafności reklam, silniki rekomendacji do spersonalizowanych treści i NLP do ulepszonych interakcji – wszystko to podczas przetwarzania petabajtów danych dla ponad 850 milionów użytkowników. 

Dzięki zarówno klasycznym, jak i głębokim modelom uczenia się, stworzysz precyzyjne, responsywne doświadczenia, które umożliwią użytkownikom wyrażanie siebie, łączenie się i odkrywanie świata w czasie rzeczywistym.


Poznaj nasze zespoły

Nasi inżynierowie uczenia maszynowego rozwiązują rzeczywiste problemy z uczeniem maszynowym.

Monetyzacja

Jako inżynier uczenia maszynowego w zespole ds. monetyzacji będziesz tworzyć i optymalizować cały ekosystem reklam. Będziesz dbać o wysoką trafność i skuteczność nie tylko w stosunku do reklamodawców i użytkowników, ale także całego Snapa. Od projektowania wysokowydajnych systemów do licytacji w czasie rzeczywistym lub wyświetlania reklam i aukcji, poprzez personalizację prostych oraz złożonych algorytmów rankingowych, po tworzenie rozwiązań do targetowania i dostarczania reklam, będziesz zapewniać bezproblemową integrację reklam w całej platformie. Będziesz trenować modele, wykorzystując miliardy przykładów i stosując uczenie wielozadaniowe, modelowanie sekwencyjne oraz modelowanie interakcji użytkownik - reklama. Nasze modele przewidują dane demograficzne użytkownika w celu doskonalenia targetowania odbiorców za pomocą grafowych sieci neuronowych oraz treści, aby zrozumieć, w jaki sposób nasza praca kształtuje przyszłość platformy reklamowej Snapchata.

Nad czym będziesz pracować:

  • Reklamy oparte na sztucznej inteligencji

  • Nowe, spersonalizowane produkty i doświadczenia reklamowe

  • Odpowiadanie za główny czynnik stymulujący dochody Snapa

  • Opracowywanie najnowocześniejszych produktów reklamowych

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:

Zatrudniamy!

Nasz proces rekrutacyjny obejmuje inżynierię, podstawy i zastosowania uczenia maszynowego.

Kodowanie

Spodziewaj się rozwiązywania problemów algorytmicznych, które testują Twoją biegłość w zakresie struktur danych, algorytmów i umiejętności rozwiązywania problemów. Skup się na swojej zdolności do pisania czystego, wydajnego i dobrze udokumentowanego kodu.

Podstawy ML

Będziesz oceniany pod kątem teorii ML oraz podstawowych modeli, koncepcji, technik i zastosowań uczenia maszynowego. Przygotuj się na dyskusję o uczeniu nadzorowanym i nienadzorowanym, systemach rekomendacji, rankingu, metrykach oceny modeli i technikach optymalizacji.

Projektowanie zastosowań ML

Ocenia Twoją zdolność do projektowania i stosowania rozwiązań uczenia maszynowego w rzeczywistych problemach. Możesz zostać poproszony o przejście przez cały proces wyboru modeli, inżynierii cech i oceny wydajności. Czasami może to testować Twoją zdolność do rozwiązywania problemów w niejednoznacznym środowisku.

Projektowanie systemów ML

Nacisk zostanie położony na projektowanie skalowalnych i solidnych systemów ML, które mogą obsługiwać dane na dużą skalę i środowiska produkcyjne. Spodziewaj się dyskusji na temat infrastruktury i kompromisów w architekturze, strategii wdrażania modeli i monitorowania systemu.

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.