
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.

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.
Conhece as nossas equipas
Os nossos engenheiros resolvem problemas de aprendizagem automática do mundo real.
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.
Saber mais
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.

IA generativa
A nossa equipa de IA generativa está na vanguarda da inovação, moldando o futuro da realidade aumentada (RA) através do SnapAR, que inclui o Lens Studio, o Lens Engine e a Nuvem de lentes. Os nossos engenheiros constroem modelos avançados de IA em tempo real e modelos de machine learning para transformações dinâmicas, como filtros realistas, reconhecimento de objetos e compreensão de cenas, garantindo interações de RA perfeitas para produtos como Lentes de ML e Sonhos. O Lens Studio 5.0 destaca-se como a principal plataforma de desenvolvimento para criar Lentes de ponta que combinam IA generativa com técnicas tradicionais de visão computacional. A IA generativa capacita os criadores a projetar lentes envolventes sem esforço, sem exigir experiência em modelagem 3D, animação ou codificação.
Em que irás trabalhar:
Desenvolver e otimizar Modelos de IA generativa
Construir ferramentas orientadas por IA, como a geração de texto para 3D
Entregar funcionalidades alimentadas por IA generativa e visão computacional

Plataforma
Como Engenheiro de Machine Learning na equipa de Engenharia de Plataforma, irás construir modelos que fornecem dados oportunos, precisos, de alta qualidade e acionáveis para a tomada de decisões que formam a espinha dorsal dos relatórios externos, experimentação e ML/Classificação da Snap. A plataforma de IA da Snap (também conhecida como Bento) alimenta muitos casos de uso de classificação, recomendação e IA Gen em grande escala. No último ano, a nossa escala de operações aumentou de 4 a 10 vezes. Irás desenvolver incorporações que são consumidas por equipas de modelagem a jusante. Esta equipa é de missão crítica para escalar e diversificar as ofertas de modelos de ML da Snap.
Em que irás trabalhar:
Infraestrutura multinuvem de alta disponibilidade
Otimizar toda a experiência do programador
Lançar funcionalidades de alta qualidade rapidamente

Crescimento Principal
Como Engenheiro de Machine Learning na equipa de Crescimento Principal, irás impulsionar a experiência de pesquisa e de fazer amigos em mais de 15 produtos, apoiando mais de 100 milhões de utilizadores ativos diaramente. A nossa equipa potencia a pesquisa de amigos e conteúdo utilizando tecnologias avançadas, incluindo bases de dados de grafos, Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), Mistura de Especialistas (MoE) e pilhas sofisticadas de machine learning. Irás desenvolver algoritmos de pesquisa que conectam utilizadores através de grafos de amigos e comunicação, usar incorporações visuais e de texto para descoberta de conteúdo e melhorar a pesquisa com recomendações de pré-digitação que preveem as consultas dos utilizadores. Além de otimizar a infraestrutura de pesquisa, os produtos de amizade da equipa ajudam os utilizadores a fazer conexões reais e significativas para fazer crescer responsavelmente a comunidade Snapchat. Este trabalho fortalece o envolvimento e a retenção do utilizador, permitindo que outras funcionalidades do Snapchat, como mensagens e mapas de histórias, floresçam em escala.
Em que irás trabalhar:
Criar experiências de RA
Sistema de grande escala (5 mil milhões de notificações diárias)
O grafo do Snapchat com mais de 1 bilião de nós e centenas de biliões de arestas

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

Confiança e Segurança
Queremos que o Snapchat seja uma experiência segura e positiva para todos os que usam a nossa plataforma ou produtos. Por esta razão, criámos regras e políticas que explicam os direitos e responsabilidades de todos os membros da nossa comunidade.
Em que irás trabalhar:
Construir IA que preserva a privacidade
Lançar novas funcionalidades de segurança

Conteúdo
Enquanto engenheiro de aprendizagem automática na equipa de conteúdos, vais trabalhar no desenvolvimento de funcionalidades para modelos de recomendação de vídeos curtos e altamente visíveis que potenciam a criatividade e a ligação fundamentais da nossa plataforma, como as Histórias e o Destaque. A tua missão será melhorar a experiência do utilizador, promover a inovação no Destaque, a classificação das Lentes, dar assistência aos criadores de conteúdo e facilitar a criação de conteúdos. A nossa equipa dedica-se à compreensão de conteúdos de várias modalidades, recorrendo à aprendizagem avançada de representações gráficas e à classificação de conteúdos para proporcionar as melhores experiências aos nossos utilizadores. Otimizamos modelos de aprendizagem automática através da revisão humana e utilizamos as técnicas de personalização mais avançadas, colocando-nos na vanguarda da inovação de conteúdos de vídeo de curta duração.
Em que vai consistir o teu trabalho:
Recomendações de conteúdo personalizado
IA generativa para criação de conteúdos
Desenvolver funcionalidades para produtos de elevada visibilidade, como o Destaque, as Histórias, o Feed do Descobrir e as sugestões de amigos

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.