作为 Snap 的机器学习工程师，您将推动 Snapchat 的动态体验，参与最先进模型的整个生命周期，从数据预处理、特征工程和模型训练，到部署和持续优化。 您将利用尖端技术、广告相关性排名算法、个性化内容推荐引擎和用于增加互动性的自然语言处理， 同时处理超过 8.5 亿用户的 PB 级数据。
通过经典和深度学习模型，您将创造精确、响应迅速的体验，让用户能够实时表达自我、建立联系和探索世界。
Snap 的机器学习工程
作为 Snap 的机器学习工程师，您将推动 Snapchat 的动态体验，参与最先进模型的整个生命周期，从数据预处理、特征工程和模型训练，到部署和持续优化。 您将利用尖端技术、广告相关性排名算法、个性化内容推荐引擎和用于增加互动性的自然语言处理， 同时处理超过 8.5 亿用户的 PB 级数据。
通过经典和深度学习模型，您将创造精确、响应迅速的体验，让用户能够实时表达自我、建立联系和探索世界。
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我们的机器学习工程师致力于解决现实世界的机器学习问题。
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:
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我们的面试流程涵盖工程、基础和应用机器学习。
编码
您需要解决算法问题，以测试您在数据结构、算法和解决问题方面的熟练程度。重点考察您编写清晰、高效、文档齐全的代码的能力。
机器学习基础
您将接受机器学习理论和核心机器学习模型、概念、技术和应用的评估。准备好讨论监督和非监督学习、推荐系统、排名、模型评估指标和优化技术。
机器学习应用设计
评估您设计和应用机器学习解决方案来解决实际问题的能力。您可能会被要求完整地介绍选择模型、特征工程和评估性能的端到端过程。有时，这可以测试您在模糊环境中解决问题的能力。
机器学习系统设计
重点将是设计可扩展且稳健的机器学习系统，以处理大规模数据和生产环境。准备好讨论基础设施、架构中的权衡、模型部署策略和系统监控。
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.
内容
作为内容团队的机器学习工程师，你将致力于为备受关注的短视频推荐模型开发功能，为我们的平台核心（如故事和聚光灯）的创意和联系提供动力。 你将专注于提升用户体验，推动聚光灯、特效镜头排名的创新，支持内容创作者，并使内容创作变得轻松。 我们的团队致力于解决多模态内容理解问题，使用先进的图形表示学习和内容排名技术，为用户提供最佳体验。 我们通过人工审查优化机器学习模型，并利用最先进的个性化技术，使我们处于短视频内容创新的前沿。
你将致力于以下工作：
个性化内容推荐
用于内容创作的生成式 AI
为高度引人注目的产品开发功能，如聚光灯、故事、发现动态和好友推荐
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.
信任与安全
我们希望 Snapchat 对使用我们平台或产品的每个人来说都是一种安全和积极的体验。因此，我们制定了规则和政策，解释了我们社区所有成员的权利和责任。
您的工作内容：
构建保护隐私的 AI
推出新的安全功能
核心增长
作为核心增长团队的机器学习工程师，您将推动 15 多种产品的搜索和交友体验，为超过 1 亿日活跃用户提供支持。我们的团队使用包括图数据库、大型语言模型 (LLM)、专家混合 (MoE) 和复杂的机器学习堆栈在内的先进技术，为好友和内容的搜索提供支持。您将开发通过好友和通信图连接用户的搜索算法，使用视觉和文本嵌入进行内容发现，并通过预测用户查询的预输入推荐来增强搜索。除了优化搜索基础设施外，该团队的交友产品还可以帮助用户建立真实、有意义的联系，从而负责任地发展 Snapchat 社区。这项工作加强了用户的参与度和留存率，使消息和故事地图等其他 Snapchat 功能得以大规模蓬勃发展。
您的工作内容：
创建 AR 体验
大规模系统（每日 50 亿条通知）
Snapchat 的图包含超过 10 亿个节点和数千亿条边
创收
作为创收团队的机器学习工程师，你将构建和优化整个广告生态系统。 你将不仅为广告商和用户，而且为整个 Snap 带来高相关性和高影响力。从为实时竞价或广告投放和竞价设计高性能系统，到对轻量级和重量级排名器进行个性化定制，再到为广告定向投放制定解决方案，你将持续确保广告在整个平台上无缝集成。 你将使用多任务学习、序列建模和用户与广告互动建模，在数十亿个示例上训练模型。 我们的模型通过图形神经网络和内容来预测用户的受众特征，以优化受众定位，从而了解我们的工作如何塑造 Snapchat 广告平台的未来。
你将致力于以下工作：
AI 驱动的广告
全新的个性化广告产品和体验
Snap 主要收入驱动力的所有者
开发前沿广告产品
平台
作为平台工程团队的机器学习工程师，您将构建模型，为决策提供及时、准确、高质量和可操作的数据，这些数据构成了 Snap 外部报告、实验和机器学习/排名的支柱。Snap 的 AI 平台（又名 Bento）为许多大规模排名、推荐和生成式 AI 用例提供支持。在过去的一年里，我们的运营规模增长了 4-10 倍。您将开发供下游建模团队使用的嵌入。该团队对于扩展和多样化 Snap 的机器学习模型产品至关重要。
您的工作内容：
高可用性、多云基础设施
优化整个开发者体验
快速交付高质量功能
生成式 AI
我们的生成式 AI 团队处于创新的前沿，通过 SnapAR 塑造增强现实 (AR) 的未来，SnapAR 包括 Lens Studio、Lens Engine 和特效镜头云。我们的工程师为动态转换构建实时高级 AI 模型和机器学习模型，例如逼真的滤镜、对象识别和场景理解，确保 ML 特效镜头和梦境等产品的无缝 AR 交互。Lens Studio 5.0 是领先的开发者平台，用于创建将生成式 AI 与传统计算机视觉技术相结合的尖端特效镜头。生成式 AI 使创作者能够轻松设计引人入胜的特效镜头，而无需 3D 建模、动画或编码方面的专业知识。
您的工作内容：
开发和优化生成式 AI 模型
构建 AI 驱动的工具，例如文本到 3D 生成
提供由生成式 AI 和计算机视觉支持的功能