États-Unis
The MITRE Corporation
Apple
Chercheur Senior en ML : Post-entraînement multimodal de LLM
États-Unis
Cupertino, California, United States · San Diego, California, United States · Seattle, Washington, United States
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
DESCRIPTION
Nous recherchons un Chercheur Senior en ML passionné par le post-entraînement des modèles fondamentaux, incluant le Fine-Tuning Supervisé (SFT) et l'Apprentissage par Renforcement (RL), et ayant de l'expérience avec des capacités clés telles que le suivi d'instructions, l'utilisation d'outils, la pensée profonde et le raisonnement. Dans ce rôle, vous rechercherez, concevrez et livrerez des modèles où la recherche en machine learning rencontre l'impact produit réel. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des scientifiques de la recherche, des ingénieurs et des équipes produit pour trouver de nouvelles façons dont l'IA générative peut aider nos utilisateurs créatifs. Votre mission est d'améliorer les flux de travail de millions de créateurs en combinant l'IA générative avec les principes de conception centrée sur l'humain d'Apple.
Ce qui rend notre travail unique, c'est que nous avons de nombreuses opportunités de recherche dans des cas d'utilisation réels dans l'espace multimodal. Notre objectif est de développer des capacités ciblées et spécifiques à la tâche au sein de nos modèles dans un large éventail de domaines, y compris la compréhension vidéo, le raisonnement, le suivi d'instructions et les tâches agentiques.
Si vous êtes passionné par la recherche qui est intégrée dans les produits légendaires d'Apple, cette équipe est faite pour vous.
Le rôle implique de contribuer à chaque étape du processus de post-entraînement :
- Formuler des hypothèses pour un cas d'utilisation
- Définir la collecte et l'annotation des données
- Construire des évaluations des capacités du modèle
- Appliquer le SFT, la modélisation avancée des récompenses, les techniques RL et la distillation pour développer et améliorer la recette de post-entraînement
- Exécuter des expériences, valider les résultats et communiquer les découvertes à l'équipe élargie
QUALIFICATIONS MINIMALES
- MS en Informatique, Machine Learning, ou un domaine connexe, ou expérience pratique équivalente
- Minimum 4+ années d'expérience en recherche dans l'entraînement et l'évaluation multimodal de LLM
- Expérience avérée en SFT multimodal avec au moins une des techniques suivantes : distillation, optimisation des préférences, ou RL en ligne, soutenue par des modèles livrés ou des expériences rigoureuses
- Solides compétences en programmation en Python et au moins un framework de deep learning, tel que JAX ou PyTorch.
- Capacité à développer une intuition à partir d'un énoncé de problème et à le traduire en exigences de jeu de données, conception de réseaux neuronaux et fonctions de perte.
QUALIFICATIONS PRÉFÉRÉES
- Doctorat en Informatique, Machine Learning, ou un domaine connexe, ou expérience pratique équivalente
- Expérience en GRPO, DPO, Vision-OPD et compression de tokens visuels
- Publications dans des conférences ML de premier plan (par exemple, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV)
- Bonus : Expérience en quantification, modèles sur appareil et SLM (Small Language Model)
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