Estados Unidos
SanMar- External
Apple
Ingeniero/a de CV y ML
Estados Unidos
Sunnyvale, California, United States · Seattle, Washington, United States
PythonC++
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Apple es donde las imaginaciones individuales se unen, comprometiéndose con los valores que conducen a un gran trabajo. Cada nuevo producto que construimos o servicio que creamos es el resultado de hacer que las ideas de los demás sean más fuertes. Esto sucede porque cada uno de nosotros comparte la creencia de que podemos hacer algo maravilloso y compartirlo con el mundo, mejorando vidas. Es la diversidad de nuestra gente y su pensamiento lo que inspira la innovación que impregna todo lo que hacemos. Cuando incluimos a todos, podemos hacer el mejor trabajo de nuestras vidas. ¡Aquí, harás más que unirte a algo, añadirás algo!
Somos un equipo de ingenieros de visión por computadora y machine learning que construimos tecnologías de percepción 3D y comprensión espacial en tiempo real para productos actuales y futuros de Apple.
La organización VCV es una organización centralizada de investigación aplicada e ingeniería responsable del desarrollo de tecnologías de visión por computadora y percepción de máquinas en dispositivos en tiempo real para los productos de Apple.
Buscamos ingenieros con experiencia en deep learning para visión por computadora 3D y optimización de modelos en dispositivos.
En este puesto, ayudarás a diseñar, construir y lanzar tecnologías de percepción 3D básicas utilizadas por millones de usuarios en el ecosistema de Apple.
DESCRIPCIÓN
Trabajarás en problemas de vanguardia de visión por computadora y machine learning, desarrollando algoritmos y sistemas que permitan la comprensión espacial 3D.
Esto incluye el entrenamiento y la optimización de modelos de deep learning, la construcción de canalizaciones de datos, la ejecución de experimentos y la integración de modelos en sistemas de software de producción.
Serás responsable de desarrollar y optimizar modelos de deep learning para tareas de percepción 3D, construir y mantener canalizaciones de datos de entrenamiento, mejorar la calidad y eficiencia del modelo a través de la experimentación, e integrar modelos entrenados en sistemas de producción en tiempo real.
Como miembro de un equipo dinámico, tienes la oportunidad única y gratificante de dar forma a próximos productos que deleitarán e inspirarán a millones de personas cada día.
CALIFICACIONES MÍNIMAS
- Máster o experiencia práctica equivalente, en Ciencias de la Computación, Visión por Computadora, Machine Learning, o campo técnico relacionado
- Experiencia en deep learning con trabajo demostrado en visión 3D o deep learning geométrica
- Dominio de Python y de un marco moderno de deep learning como PyTorch o JAX
- Experiencia con prototipado rápido, reproducción y validación de ideas de investigación
- Sólidas bases matemáticas en machine learning, visión por computadora o campos relacionados
- Experiencia con arquitecturas de modelos fundacionales y metodologías de entrenamiento
- Experiencia trabajando eficazmente en un entorno multifuncional y colaborativo
CALIFICACIONES PREFERIDAS
- Doctorado, o experiencia práctica equivalente, en Ciencias de la Computación, Machine Learning, Visión por Computadora, o un campo técnico relacionado
- Experiencia demostrada en deep learning, con: un historial de publicaciones en conferencias relevantes (por ejemplo, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, COLM, etc.), o un sólido historial de aplicación de técnicas de deep learning a productos del mundo real
- Experiencia con entrenamiento distribuido a gran escala y paralelismo de modelos
- Familiaridad con conceptos de visión por computadora 3D: geometría multivista, detección de profundidad, modelos de cámara o reconstrucción 3D
- Experiencia en curación de datos de entrenamiento e ingeniería de canalizaciones
- Experiencia en optimización de modelos para despliegue en producción
- Dominio de C++ o experiencia en la integración de modelos de ML en sistemas críticos para el rendimiento
- Sólidas habilidades de comunicación y capacidad para presentar hallazgos de investigación a audiencias tanto técnicas como no técnicas
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