

Snap 的機器學習工程
作為 Snap 的機器學習工程師,你將在先進模型的整個產品週期中推動 Snapchat 的動態體驗 - 從資料處理、功能工程和模型訓練,到部署與持續最佳化。你將利用尖端技術、廣告相關性排名演算法、為個人化內容所推薦的引擎以及增強互動的 NLP - 與此同時為超過 8.5 億使用者處理 Petabytes 的資料。
透過經典和深度學習模型,你將建立精確、迅速的體驗,賦予使用者表達自己、連結以及探索世界的能力。
探索我們的團隊
我們的機器學習工程師解決現實世界的 ML 問題。

營利
作為營利團隊的機器學習工程師,您將打造並最佳化整個廣告生態系統。 您不僅會為廣告商和用戶,甚至將為整個 Snap 帶來高度相關性和高影響力。 從為即時競價或廣告服務與拍賣設計高效能的系統,到為輕型和重型排名工具個人化,乃至於為廣告定位與交付建立解決方案,您將繼續確保廣告在整個平台上無縫整合。 您會使用多工作業學習、序列建模,以及用戶與廣告互動建模,以數十億個範例訓練模型。 我們的模型預測用戶人口統計資料,藉助圖形神經網路和內容改善受眾目標,以了解我們的工作如何塑造 Snapchat 廣告平台的未來。
您要處理的工作包括:
AI 驅動的廣告
全新個人化廣告產品和體驗
Snap 的主要收入來源的擁有者
開發尖端廣告產品
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:
我們正在招募!
我們的面試流程涵蓋工程、基礎和應用機器學習。
程式設計
您需要解決演算法問題,以測試您在資料結構、演算法和解決問題方面的能力。重點在於您編寫乾淨、高效且文件齊全的程式碼的能力。
機器學習基礎
我們將評估您在機器學習理論和核心機器學習模型、概念、技術和應用方面的知識。請準備好討論監督式和非監督式學習、推薦系統、排名、模型評估指標和優化技術。
機器學習應用設計
評估您設計機器學習解決方案並將其應用於實際問題的能力。您可能會被要求詳細說明選擇模型、特徵工程和評估效能的端到端流程。有時,這也會測試您在模糊環境中解決問題的能力。
機器學習系統設計
重點將放在設計可擴展且穩健的機器學習系統,以處理大規模資料和生產環境。您需要討論基礎設施、架構權衡、模型部署策略和系統監控。
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.




