Aprendizagem Automática na Snap
Os engenheiros de Aprendizagem Automática na Snap trabalham de ponta a ponta e são proprietários de todo o respectivo sistema de Aprendizagem Automática.
Engenharia de machine learning na Snap
Como um engenheiro de machine de learning na Snap, você conduzirá a experiência dinâmica do Snapchat por meio do ciclo de vida completo de modelos avançados e de última geração – desde o pré-processamento de dados, engenharia de recursos e treinamento de modelos até a implantação e otimizações em andamento. Você alavancará técnicas de ponta, algoritmos de classificação para relevância de anúncio, mecanismos de recomendação para conteúdo personalizado e PLN para interações aprimoradas – tudo enquanto processa petabytes de dados para mais de 850 milhões de usuários.
Por meio de modelos de aprendizado clássicos e profundos, você criará experiências precisas e responsivas que capacitam os usuários a se expressarem, se conectarem e descobrirem o mundo em tempo real.
Explore nossas equipes
Nossos engenheiros de Machine Learning resolvem problemas de ML do mundo real.
Monetização
Como engenheiro de Machine Learning na equipe de monetização, você criará e otimizará todo o ecossistema de anúncios. Você gerará alta relevância e alto impacto não apenas para anunciantes e usuários, mas para toda a Snap. Desde a criação de sistemas de alto desempenho para lances em tempo real ou veiculação de anúncios e leilões, até a personalização de classificadores leves e pesados, a criação de soluções para segmentação e entrega de anúncios, você continuará garantindo uma integração perfeita de anúncios em toda a plataforma. Você treinará modelos em bilhões de exemplos, usando aprendizado de multitarefas, modelagem de sequência e modelagem de interação entre usuário e anúncio. Nossos modelos preveem a demografia do usuário para melhorar a segmentação do público com redes neurais de grafos e conteúdo, para entender como nosso trabalho molda o futuro da plataforma de anúncios do Snapchat.
No que você trabalhará:
Publicidade orientada por IA
Novos produtos e experiências de anúncios personalizados
Proprietário do principal gerador de receita da Snap
Desenvolvendo produtos de anúncios de ponta
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:
Estamos Contratando!
Nosso processo de entrevista abrange engenharia, ML fundamental e aplicado.
Codificação
Espere resolver problemas algorítmicos que testam sua proficiência em estruturas de dados, algoritmos e habilidades de resolução de problemas. Concentre-se na sua capacidade de escrever um código limpo, eficiente e bem documentado.
Fundamentos de ML
Você será avaliado na teoria de ML e nos principais modelos, conceitos, técnicas e aplicações de machine learning. Esteja preparado para discutir aprendizado supervisionado e não supervisionado, sistemas de recomendação, classificação, métricas de avaliação de modelos e técnicas de otimização.
Design de ML aplicado
Avalia sua capacidade de projetar e aplicar soluções de machine learning a problemas do mundo real. Você pode ser solicitado a percorrer o processo de ponta a ponta de seleção de modelos, engenharia de recursos e avaliação de desempenho. Às vezes, isso pode testar sua capacidade de resolver problemas em um ambiente ambíguo.
Design de sistema de ML
O foco será no projeto de sistemas de ML escaláveis e robustos que possam lidar com dados em grande escala e ambientes de produção. Espere discutir a infraestrutura e as compensações na arquitetura, estratégias de implantação de modelos e monitoramento do 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.
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.
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