Vereinigte Staaten
Roku
Apple
CV und ML Engineer
Vereinigte Staaten
Sunnyvale, California, United States · Seattle, Washington, United States
PythonC++
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Über die Stelle
Apple ist ein Ort, an dem individuelle Vorstellungen zusammenkommen und sich den Werten verschreiben, die zu großartiger Arbeit führen. Jedes neue Produkt, das wir entwickeln, oder jede Dienstleistung, die wir schaffen, ist das Ergebnis davon, dass wir die Ideen der anderen stärken. Das geschieht, weil jeder von uns daran glaubt, etwas Wunderbares schaffen und es mit der Welt teilen zu können, um das Leben zum Besseren zu verändern. Die Vielfalt unserer Mitarbeiter und ihres Denkens inspiriert die Innovation, die sich durch alles zieht, was wir tun. Wenn wir alle einbeziehen, können wir die beste Arbeit unseres Lebens leisten. Hier wirst du nicht nur Teil von etwas, du trägst etwas bei!
Wir sind ein Team von Computer Vision und machine learning Engineers, das Echtzeit 3D Wahrnehmungs- und räumliche Verständnis-Technologien für aktuelle und zukünftige Apple Produkte entwickelt.
Die VCV-Organisation ist eine zentralisierte angewandte Forschungs- und Engineering-Organisation, die für die Entwicklung von Echtzeit-Computer-Vision- und Machine-Perception-Technologien auf Geräten für Apple Produkte verantwortlich ist.
Wir suchen Engineers mit Expertise in deep learning für 3D Computer Vision und On-Device-Modelloptimierung.
In dieser Rolle wirst du helfen, Kern 3D Wahrnehmungstechnologien zu entwerfen, zu entwickeln und auszuliefern, die von Millionen von Nutzern im Apple Ökosystem verwendet werden.
BESCHREIBUNG
Du wirst an hochmodernen Computer Vision und machine learning Problemen arbeiten und Algorithmen und Systeme entwickeln, die 3D räumliches Verständnis ermöglichen.
Dies beinhaltet das Trainieren und Optimieren von deep learning Modellen, das Erstellen von Datenpipelines, das Durchführen von Experimenten und die Integration von Modellen in Produktionssoftware-Systeme.
Du bist verantwortlich für die Entwicklung und Optimierung von deep learning Modellen für 3D Wahrnehmungsaufgaben, den Aufbau und die Wartung von Trainingsdatenpipelines, die Verbesserung der Modellqualität und -effizienz durch Experimente sowie die Integration trainierter Modelle in Echtzeit-Produktionssysteme.
Als Mitglied eines schnelllebigen Teams hast du die einzigartige und lohnende Gelegenheit, kommende Produkte zu gestalten, die Millionen von Menschen täglich begeistern und inspirieren werden.
MINDESTQUALIFIKATIONEN
- Master-Abschluss oder gleichwertige praktische Erfahrung in Informatik, Computer Vision, Machine Learning oder einem verwandten technischen Bereich
- Erfahrung in deep learning mit nachgewiesener Arbeit in 3D Vision oder geometrischer deep learning
- Beherrschung von Python und eines modernen deep learning Frameworks wie PyTorch oder JAX
- Erfahrung mit schnellem Prototyping, Reproduktion und Validierung von Forschungsideen
- Starke mathematische Grundlagen in machine learning, Computer Vision oder verwandten Bereichen
- Erfahrung mit Foundation-Modellarchitekturen und Trainingsmethoden
- Erfahrung in der effektiven Zusammenarbeit in einem multifunktionalen, kollaborativen Umfeld
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN
- Promotion oder gleichwertige praktische Erfahrung in Informatik, Machine Learning, Computer Vision oder einem verwandten technischen Bereich
- Nachgewiesene Expertise in deep learning, entweder durch: Eine Publikationsliste in relevanten Konferenzen (z. B. NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, COLM usw.) oder eine starke Erfolgsbilanz bei der Anwendung von deep learning Techniken auf reale Produkte
- Erfahrung mit groß angelegtem verteiltem Training und Modellparallelität
- Vertrautheit mit 3D Computer Vision Konzepten: Mehransichtengeometrie, Tiefensensorik, Kameramodelle oder 3D Rekonstruktion
- Erfahrung mit Trainingsdatenkuratierung und Pipeline-Engineering
- Erfahrung mit Modelloptimierung für die Produktionsbereitstellung
- Beherrschung von C++ oder Erfahrung in der Integration von ML-Modellen in leistungskritische Systeme
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, Forschungsergebnisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen zu präsentieren
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