Estados Unidos
Siemens
Apple
Engenheiro de Pesquisa em Machine Learning, Dados de Pré-treinamento — Modelos de Fundação
Estados Unidos
Cupertino, California, United States
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
A Apple está revolucionando a inteligência artificial ao desenvolver modelos de fundação sofisticados que impulsionam recursos inteligentes em todo o nosso ecossistema de produtos. Estamos em busca de Engenheiros de Machine Learning qualificados para transformar pesquisas de ponta em soluções de IA escaláveis e prontas para produção. Procuramos engenheiros apaixonados por construir sistemas que expandam as fronteiras do deep learning em termos de escalabilidade, eficiência e flexibilidade, encantando milhões de usuários nos produtos da Apple. A equipe de Modelos de Fundação da Apple está construindo a próxima geração de modelos de linguagem de grande escala que alimentam experiências inteligentes em todos os produtos da Apple. Dados de treinamento de alta qualidade, diversos e escaláveis são fundamentais para avançar as capacidades dos modelos em conhecimento, raciocínio, codificação e compreensão multilíngue. Estamos buscando Engenheiros de Pesquisa talentosos e motivados para avançar o estado da arte em pesquisa e engenharia de dados de pré-treinamento. Nesta função, você desenvolverá algoritmos inovadores e sistemas escaláveis para curadoria de dados, avaliação de qualidade e otimização, trabalhando em estreita colaboração com pesquisadores de treinamento de modelos para traduzir ideias inovadoras em melhorias mensuráveis nas capacidades dos modelos de fundação. Esta posição oferece uma oportunidade única de trabalhar na interseção da pesquisa de ponta em machine learning e engenharia de sistemas de grande escala, com impacto direto no desenvolvimento da próxima geração de modelos de fundação.
DESCRIÇÃO
Como Engenheiro de Pesquisa na equipe de Dados de Pré-treinamento, você será responsável por projetos tecnicamente desafiadores que abrangem pesquisa, desenvolvimento de algoritmos, experimentação e engenharia de produção. Você investigará novas abordagens para melhorar a qualidade, a diversidade e a eficiência dos dados de treinamento, enquanto constrói uma infraestrutura robusta e escalável para suportar o processamento de conjuntos de dados massivos. Você colaborará estreitamente com as equipes de treinamento de modelos para entender a relação entre dados e capacidades do modelo, projetar experimentos controlados e melhorar continuamente as estratégias de pré-treinamento.
QUALIFICAÇÕES MÍNIMAS
- Bacharelado, Mestrado ou Doutorado em Ciência da Computação, Machine Learning ou área técnica relacionada, ou experiência prática equivalente.
- Fortes habilidades de programação em Python e proficiência no desenvolvimento de software com qualidade de produção.
- Experiência com processamento de dados em larga escala, computação distribuída ou sistemas de machine learning.
- Sólida compreensão dos fundamentos de machine learning e arquiteturas modernas de deep learning.
- Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas, com a capacidade de investigar independentemente desafios técnicos complexos.
QUALIFICAÇÕES PREFERENCIAIS
- Experiência com pré-treinamento de LLM, pesquisa de dados de treinamento ou desenvolvimento de modelos de fundação.
- Experiência no projeto e implementação de pipelines de processamento de dados escaláveis usando Spark, Ray ou frameworks de computação distribuída similares.
- Experiência prática com PyTorch, treinamento de modelos e avaliação experimental.
- Familiaridade com filtragem de dados, desduplicação, otimização de mistura de dados e sinais de qualidade de dados aprendidos.
- Compreensão de leis de escala, dinâmicas de treinamento e a relação entre dados e desempenho do modelo.
- Experiência com geração de dados sintéticos, seleção de dados ou avaliação de dados baseada em modelos.
- Capacidade comprovada de traduzir ideias de pesquisa em sistemas de produção escaláveis.
- Publicações ou contribuições significativas para pesquisas em machine learning ou projetos de código aberto.
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