
Aprendizagem automática @ Snap
Os engenheiros de aprendizagem automática na Snap trabalham ao longo de todo o processo e são responsáveis pelo respetivo sistema de aprendizagem automática.

Engenharia de aprendizagem automática na Snap
Enquanto engenheiro de aprendizagem automática na Snap, irás impulsionar a experiência dinâmica do Snapchat através do ciclo de vida completo de modelos avançados de última geração - desde o pré-processamento de dados, a engenharia de funcionalidades e a formação de modelos, até à implementação e às otimizações contínuas. Vais tirar partido de técnicas de última geração, algoritmos de classificação para relevância de anúncios, motores de recomendação para conteúdo personalizado e PNL para interações melhoradas, tudo isso enquanto processas petabytes de dados para mais de 850 milhões de utilizadores.
Através de modelos de aprendizagem clássicos e avançados, vais criar experiências exatas e responsivas que permitem aos utilizadores expressarem-se, ligarem-se e descobrirem o mundo em tempo real.
Conhece as nossas equipas
Os nossos engenheiros resolvem problemas de aprendizagem automática do mundo real.

Monetização
Na qualidade de engenheiro de aprendizagem automática da equipa de monetização, vais criar e otimizar todo o ecossistema de publicidade. Irás promover elevada relevância e impacto, não só para os anunciantes e os utilizadores, mas para toda a Snap. Desde a conceção de sistemas de alto desempenho para licitações em tempo real ou a veiculação de anúncios e leilões, à personalização de classificações moderadas e avançadas, à criação de soluções para a segmentação e a apresentação de anúncios, continuarás a garantir a integração perfeita dos anúncios em toda a plataforma. Vais treinar modelos em milhares de milhões de exemplos, utilizando aprendizagem polivalente, modelação de sequências e estilização de interação entre o utilizador e o anúncio. Os nossos modelos preveem a demografia dos utilizadores para melhorar a segmentação do público com redes neurais gráficas e conteúdos, para compreendermos de que forma o nosso trabalho molda o futuro da plataforma de anúncios do Snapchat.
Em que vai consistir o teu trabalho:
Publicidade baseada em IA
Novos produtos e experiências de publicidade personalizados
Detentor do principal gerador de receitas da Snap
A desenvolver produtos publicitários 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 a contratar!
O nosso processo de entrevista abrange engenharia, ML fundamental e ML aplicado.
Codificação
Espera-se que resolvas problemas algorítmicos que testam a tua proficiência em estruturas de dados, algoritmos e capacidades de resolução de problemas. Foca-te na tua capacidade de escrever código limpo, eficiente e bem documentado.
Fundamentos de ML
Serás avaliado na teoria de ML e nos principais modelos, conceitos, técnicas e aplicações de machine learning. Prepara-te para discutir aprendizagem supervisionada e não supervisionada, sistemas de recomendação, classificação, métricas de avaliação de modelos e técnicas de otimização.
Design Aplicado de ML
Avalia a tua capacidade de projetar e aplicar soluções de machine learning a problemas do mundo real. Poderá ser-te pedido que descrevas o processo completo de seleção de modelos, engenharia de funcionalidades e avaliação de desempenho. Por vezes, isto pode testar a tua capacidade de resolver problemas num ambiente ambíguo.
Design de Sistemas de ML
O foco será na conceção de sistemas de ML escaláveis e robustos que possam lidar com dados em grande escala e ambientes de produção. Espera-se que discutas a infraestrutura e os compromissos na arquitetura, estratégias de implementação de modelos e monitorização 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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