Apple

Ingénieur Machine Learning, SIML

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DESCRIPTION

Pensez-vous que les modèles génératifs peuvent fondamentalement changer la façon dont les gens interagissent avec les appareils ? Êtes-vous enthousiasmé par la possibilité de connecter les gens à des niveaux de créativité sans précédent ? Rejoignez l'équipe qui a transformé la recherche de pointe en IA générative en expériences utilisateur convaincantes grâce à l'Intelligence Apple.

Nous faisons partie de l'équipe Intelligent System Experiences chez Apple et travaillons sur la technologie de modélisation de base derrière Genmoji, Image Playground et Image Wand.

Des ensembles de données à l'échelle du web à l'entraînement distribué de modèles fondamentaux, des adaptateurs spécifiques aux applications aux optimisations sur appareil, vous aurez l'opportunité unique de faire progresser et de déployer une technologie de pointe qui a un impact sur les utilisateurs de Apple dans le monde entier !

Nous recherchons un ingénieur de recherche en machine learning expérimenté dans la construction de modèles génératifs modernes basés sur des technologies de diffusion et autorégressives.

Le candidat idéal possède de solides bases en ML, une expérience en recherche appliquée et des connaissances pratiques en entraînement et adaptation de modèles fondamentaux d'image/vidéo/audio/multimodaux à grande échelle.

Vous resterez à la pointe de la recherche la plus récente en IA pour appliquer rapidement des développements impactants tout en développant simultanément des idées propriétaires et expérimentales conçues spécifiquement pour l'écosystème unique de Apple.

QUALIFICATIONS MINIMALES

  1. Master ou Doctorat en Informatique ou dans un domaine connexe tel que l'Ingénierie Électrique, la Robotique, les Statistiques, les Mathématiques Appliquées, ou expérience équivalente.
  1. 2+ années d'expérience dans l'entraînement et le fine-tuning de modèles modernes de génération d'images / vidéos
  1. Expérience de travail dans un environnement de recherche académique ou industriel
  1. Maîtrise d'un framework ML tel que PyTorch, TensorFlow, JAX
  1. Excellentes compétences en communication et capacité à apporter de la clarté dans des circonstances ambiguës

QUALIFICATIONS PRÉFÉRENTIELLES

  1. Expérience solide en recherche industrielle, y compris la livraison de projets complexes ou des publications dans des conférences de premier plan

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