Apple

AIML - Investigador de Machine Learning, MLR

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Sobre la oportunidad

Participa en la construcción de la próxima revolución de la tecnología de machine learning.

Buscamos investigadores apasionados de nivel intermedio y senior para trabajar en ambiciosos proyectos de investigación a largo plazo impulsados por la curiosidad que tendrán un impacto en el futuro de Apple y nuestros productos. En este puesto, tendrás la oportunidad de trabajar en investigación fundamental innovadora en machine learning. Como miembro del equipo, te inspirarás en una diversidad de problemas desafiantes, colaborarás con ingenieros e investigadores de machine learning de clase mundial para influir en el futuro de los productos de Apple y publicarás algunos de tus resultados en foros científicos de alta calidad.

DESCRIPCIÓN

En este puesto serás responsable de ampliar los límites de la investigación en machine learning. Publicarás tus resultados en conferencias y revistas de primer nivel, asegurándote de que los resultados de tu investigación sean reproducibles y de alta calidad. Colaborarás con investigadores para proponer un plan de investigación con el fin de avanzar en nuestra comprensión de machine learning y ejecutarlo mediante la implementación y la experimentación, en colaboración con tus colegas. Proporcionarás orientación técnica y prepararás informes técnicos para su publicación y para charlas en conferencias. Tendrás la oportunidad de colaborar con equipos más amplios en todo Apple.

CUALIFICACIONES MÍNIMAS

  1. Experiencia demostrada en investigación de machine learning.
  1. Historial de publicaciones en conferencias relevantes (p. ej., NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, CVPR, ICCV, ECCV, ACL, EMNLP, etc.).
  1. Experiencia práctica trabajando con kits de herramientas de deep learning como PyTorch.
  1. Sólidas habilidades matemáticas en álgebra lineal y estadística.
  1. Doctorado, o experiencia práctica equivalente, en Ciencias de la Computación o un campo técnico relacionado.

CUALIFICACIONES PREFERENTES

  1. Capacidad para formular un problema de investigación, diseñar, experimentar, implementar y comunicar soluciones.
  1. Capacidad para trabajar en un entorno colaborativo diverso.

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