Estados Unidos
The MITRE Corporation
Apple
Pesquisador(a) Sênior em ML: Pós-treinamento de LLM Multimodal
Estados Unidos
Cupertino, California, United States · San Diego, California, United States · Seattle, Washington, United States
Python
Tradução automática. Consulte o original.
DESCRIÇÃO
Estamos buscando um(a) Pesquisador(a) Sênior em ML apaixonado(a) por pós-treinamento de modelos de fundação, incluindo Supervised Fine-Tuning (SFT) e Reinforcement Learning (RL), e com experiência em capacidades centrais como instrução, uso de ferramentas, raciocínio profundo e lógica. Nesta função, você pesquisará, projetará e entregará modelos onde a pesquisa em machine learning encontra impacto real em produtos. Você trabalhará em estreita colaboração com cientistas de pesquisa, engenheiros(as) e equipes de produto para encontrar novas maneiras pelas quais a IA generativa pode ajudar nossos(as) usuários(as) criativos(as). Sua missão é melhorar os fluxos de trabalho de milhões de criadores(as), combinando IA generativa com os princípios de design centrado no ser humano da Apple.
O que torna nosso trabalho único é que temos muitas oportunidades de pesquisa em casos de uso do mundo real no espaço multimodal. Nosso objetivo é desenvolver capacidades direcionadas e específicas para tarefas dentro de nossos modelos em uma ampla gama de áreas, incluindo compreensão de vídeo, raciocínio, instrução e tarefas agênticas.
Se você é apaixonado(a) por fazer pesquisas que são lançadas nos produtos lendários da Apple, esta é a equipe para você.
A função envolve contribuição em todas as etapas do processo de pós-treinamento:
- Formular hipóteses para um caso de uso
- Definir coleta e anotação de dados
- Construir avaliações das capacidades do modelo
- Aplicar SFT, modelagem avançada de recompensa, técnicas de RL e destilação para desenvolver e melhorar a receita de pós-treinamento
- Executar experimentos, validar resultados e comunicar descobertas para a equipe mais ampla
QUALIFICAÇÕES MÍNIMAS
- MS em Ciência da Computação, Machine Learning, ou área relacionada, ou experiência prática equivalente
- Mínimo de 4+ anos de experiência em pesquisa em treinamento e avaliação de LLM Multimodal
- Histórico comprovado em SFT multimodal com pelo menos uma das seguintes técnicas: destilação, otimização de preferência ou RL online, apoiado por modelos lançados ou experimentos rigorosos
- Fortes habilidades de programação em Python e pelo menos um framework de deep learning, como JAX ou PyTorch.
- Capacidade de construir intuição a partir de um enunciado de problema e traduzi-lo em requisitos de conjunto de dados, design de rede neural e funções de perda.
QUALIFICAÇÕES PREFERENCIAIS
- PhD em Ciência da Computação, Machine Learning, ou área relacionada, ou experiência prática equivalente
- Experiência em GRPO, DPO, Vision-OPD e compressão de token visual
- Publicações em conferências de ML de ponta (por exemplo, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV)
- Bônus: Experiência em quantização, modelos on-device e SLM (Small Language Model)
Mais oportunidades com um só perfil
Quer aparecer para várias vagas sem repetir todo o processo? Crie seu perfil e seja encontrado pelas empresas que usam a Nort.
Criar meu perfil