Vereinigte Staaten
SanMar- External
Apple
ML Research Engineer
Vereinigte Staaten
Cupertino, California, United States
PythonC++
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Über die Stelle
Video ist der Kern fast aller Apple Produkte, und als Research Engineer in unserem Team bauen Sie die Infrastruktur, Pipelines, Systeme und Modelle auf, die die nächste Generation der Videotechnologie ermöglichen. Wir suchen eine hochambitionierte Person, die sich in technisch bedeutsamen Problemen über den gesamten ML-Lebenszyklus hinweg – einschließlich Trainingsinfrastruktur, Leistungsoptimierung, Daten und Produktionsbereitstellung – entfalten wird. Ihre Arbeit wird das Videoerlebnis für Milliarden von Nutzern neu definieren.
BESCHREIBUNG
In dieser Rolle arbeiten Sie mit Kollegen zusammen, um die Systeme zu entwerfen, zu skalieren und zu härten, die ML-basierte Videoansätze in aktuelle und zukünftige Apple Produkte bringen. Diese Position erfordert eine hochgradig eigenverantwortliche Person, die sich im Zusammenspiel von ML, Systemtechnik und Leistungsoptimierung wohlfühlt. Starke Engineering- und Analysefähigkeiten sind entscheidend für die Lösung anspruchsvoller Probleme in den Bereichen Effizienzoptimierung, Training, Daten und Bereitstellung.
MINDESTQUALIFIKATIONEN
- BS und 10+ Jahre praktische Branchenerfahrung im Aufbau von Produktions-ML-Systemen mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz in Design-/Implementierungsleitung
- Tiefes Verständnis von ML-zentrierten Abläufen und Best Practices: Trainingsverfahren, Dataloader, Profiling- und Debugging-Methodik, Datenverarbeitung, Modellentwicklung, Modellbereitstellung
- Kenntnisse in Python, C++, PyTorch
- Vertrautheit mit Prinzipien der Computerarchitektur
- Kenntnisse in KI-Tools wie Claude und ausgezeichnete High-Level-Designfähigkeiten – die den Aufbau robuster, modularer, sauberer und gut getesteter Codes ermöglichen
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN
- MS mit Spezialisierung auf ML-Systeme, Performance Engineering oder einem verwandten Bereich
- Erfahrung in der Implementierung benutzerdefinierter Operationen in CUDA oder Low-Level-GPU-Kernel-Optimierung
- Forschungserfahrung im ML-Moduldesign
- Erfahrung mit visuellen Daten (z. B. Bilder/Videos/3DGS) und verwandten Vision-Algorithmen
- Erfahrung mit verteiltem Training, groß angelegten Datenpipelines, Inferenz-Serving
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten
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