Machine Learning Engineer, 3+ Years of Experience

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Snap Inc. est une entreprise technologique de premier plan dédiée à transformer la manière dont les gens vivent et communiquent grâce à la puissance de la caméra. Nous permettons à notre communauté mondiale de s'exprimer, de vivre l'instant présent, d'apprendre sur le monde, et de s'amuser ensemble. Nos produits principaux incluent :

  • Snapchat : Une application de messagerie visuelle qui favorise des connexions significatives avec les amis, la famille, et le monde.
  • Lens Studio : Une plateforme de réalité augmentée qui alimente les expériences RA sur Snapchat et d'autres services.
  • Spectacles : Des lunettes RA innovantes qui fusionnent les mondes numérique et physique.

Notre équipe d'ingénierie Snap est passionnée par la création de produits techniquement avancés et amusants qui atteignent des centaines de millions d'utilisateurs dans le monde tous les jours. Nous priorisons le bien-être de notre communauté mondiale et exécutons constamment avec la confidentialité, la précision, et la rapidité au premier plan.

Nous recherchons un ingénieur en apprentissage automatique talentueux pour rejoindre notre équipe et contribuer à l'évolution de nos produits révolutionnaires.

  • Créer des modèles qui apportent de la valeur aux utilisateurs, aux annonceurs, et à Snap Inc.
  • Évaluer les compromis techniques pour chaque décision.
  • Effectuer des revues de code pour garantir un code de haute qualité.
  • Construire des produits robustes, évolutifs, et durables.
  • Itérer rapidement sans compromettre la qualité.
  • Forte compréhension des approches et algorithmes d'apprentissage automatique.
  • Capacité à prioriser les tâches et à travailler de manière indépendante.
  • Collaboration efficace avec des partenaires internes et externes.
  • Aptitude à résoudre efficacement des problèmes ambiguës.
  • Excellentes compétences en collaboration et mentorat.
  • Diplôme de licence en informatique, mathématiques, statistiques, ou dans un domaine technique connexe, ou expérience équivalente.
  • 3+ années d'expérience en apprentissage automatique dans l'industrie.
  • Diplôme avancé en informatique ou dans un domaine connexe.
  • Expérience avec des cadres d'apprentissage automatique tels que TensorFlow, Caffe2, PyTorch, Spark ML, ou scikit-learn.
  • Expérience en apprentissage automatique, infrastructures de classement, et conception de systèmes.

Si vous avez un handicap ou un besoin spécial qui nécessite un aménagement, veuillez nous fournir les informations nécessaires.

Chez Snap Inc., nous croyons au pouvoir de la collaboration en personne pour construire une culture, renforcer les valeurs, et mieux servir notre communauté, nos clients, et nos partenaires. Nous attendons de nos membres d'équipe qu'ils travaillent au bureau 4+ jours par semaine pour favoriser une collaboration et une innovation dynamiques.

Nous nous engageons à créer un lieu de travail divers et inclusif qui reflète notre communauté mondiale. Snap Inc. offre des opportunités d'emploi sans distinction de race, couleur, origine nationale, ascendance, handicap physique ou mental, condition médicale, informations génétiques, état civil, sexe, identité de genre, expression de genre, grossesse, âge, orientation sexuelle, statut militaire ou d'ancien combattant, ou toute autre classification protégée, conformément aux lois applicables. EOE, y compris handicap/vétérans.

Snap Inc. offre un ensemble d'avantages complet conçu pour vous soutenir, vous et vos proches, incluant un congé parental payé, une couverture médicale étendue, des programmes de santé mentale et émotionnelle, et des packages de rémunération compétitifs avec des actions sous forme de RSU.

Aux États-Unis, notre structure de rémunération est déterminée par des zones de rémunération assignées, qui reflètent les compétences, l'expérience, les qualifications, le lieu de travail et les conditions du marché liées au poste. Les zones de rémunération peuvent changer au fil du temps.

  • Zone A (CA, WA, NYC) : Plage de salaire de base est de 168 000 à 252 000 USD par an.