logo

Snap'te Makine Öğrenimi

Snap'teki Makine Öğrenimi Mühendisleri uçtan uca çalışır ve ilgili tüm Makine Öğrenimi sistemini sahiplenir.

Açık Pozisyonlar

Snap'te Makine Öğrenimi Mühendisliği

Snap'te bir Makine Öğrenimi Mühendisi olarak, veri ön işleme, özellik mühendisliği ve model eğitiminden dağıtım ve sürekli optimizasyonlara kadar her aşamada, gelişmiş ve son teknoloji modellerin yaşam döngüsü boyunca dinamik Snapchat deneyimine yön vereceksiniz. Reklam alaka düzeyleri için sıralama algoritmaları, kişiselleştirilmiş içerik için öneri motorları ve gelişmiş etkileşimler için NLP gibi en son teknolojilerden yararlanırken aynı zamanda 850 milyondan fazla kullanıcıya ait petabaytlarca veriyi işleyeceksiniz. 

Klasik modeller ve derin öğrenme modellerini kullanarak kullanıcıları kendilerini ifade etme ve gerçekli zamanlı olarak bağlantı kurarak dünyayı keşfetme konusunda destekleyen hassas ve tepkisel deneyimler oluşturacaksınız.


Ekiplerimizi Keşfedin

Makine öğrenimi mühendislerimiz gerçek kullanım durumlarındaki makine öğrenimi problemlerini çözer.

Gelir Sağlama

Gelir Sağlama ekibinde çalışan bir Makine Öğrenimi Mühendisi olarak, bütün reklam ekosistemini oluşturacak ve optimize edeceksiniz. Sadece reklam verenler ve kullanıcılar için değil, Snap'in tamamı için yüksek düzeyde değer ve etki yaratacaksınız. Gerçek zamanlı teklif veya reklam hizmeti ve açık artırmalar için yüksek performanslı sistemler tasarlamaktan hafif ve ağır sıralama modellerini kişiselleştirmeye, reklam hedeflemesi ve sunumu için çözümler üretmeye kadar çeşitli alanlarda, platform genelinde reklamların sorunsuz entegrasyonunu sağlayacaksınız. Çok görevli öğrenme, dizi modellemesi ve kullanıcı x reklam etkileşimi modellemesini kullanarak milyarlarca örnek üzerinde modelleri eğiteceksiniz. Modellerimiz, çalışmalarımızın Snapchat'in reklam platformunun geleceğini nasıl şekillendirdiğini anlamak üzere grafik sinir ağları ve içeriklerle izleyici hedeflemesini iyileştirmek için kullanıcı demografisini tahmin eder.

Ne üzerinde çalışacaksınız:

  • Yapay zeka destekli reklamlar

  • Yeni kişiselleştirilmiş reklam ürünleri ve deneyimleri

  • Snap'in ana gelir kaynağını yönetme

  • Son teknoloji reklam ürünleri geliştirme

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:

İşe Alım Yapıyoruz!

Mülakat sürecimiz mühendislik, temel ve uygulamalı makine öğrenmesini kapsar.

Kodlama

Veri yapıları, algoritmalar ve problem çözme becerilerindeki yeterliliğinizi test eden algoritmik problemleri çözmeniz beklenir. Temiz, verimli ve iyi belgelenmiş kod yazma becerinize odaklanın.

Makine Öğrenimi Temelleri

Makine öğrenimi teorisi ve temel makine öğrenimi modelleri, kavramları, teknikleri ve uygulamaları hakkında değerlendirileceksiniz. Denetimli ve denetimsiz öğrenme, öneri sistemleri, sıralama, model değerlendirme metrikleri ve optimizasyon tekniklerini tartışmaya hazır olun.

Makine Öğrenimi Uygulamalı Tasarım

Makine öğrenimi çözümlerini gerçek dünya problemlerine tasarlama ve uygulama yeteneğinizi değerlendirir. Modelleri seçme, özellik mühendisliği ve performansı değerlendirme gibi uçtan uca süreçleri anlatmanız istenebilir. Bazen bu, belirsiz bir ortamda problem çözme yeteneğinizi test edebilir.

Makine Öğrenimi Sistem Tasarımı

Odak noktası, büyük ölçekli verileri ve üretim ortamlarını yönetebilen ölçeklenebilir ve sağlam makine öğrenimi sistemleri tasarlamak olacaktır. Altyapıyı ve mimarideki ödünleşimleri, model dağıtım stratejilerini ve sistem izlemeyi tartışmanız beklenir.

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.