HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
Apple
Ingeniero/a de ML, Modelos Fundacionales de Apple
Sobre la oportunidad
Únete al equipo que da forma a la base de datos y la inteligencia para los modelos fundacionales de vanguardia de Apple. Creemos que las capacidades de IA revolucionarias no solo se impulsan por la arquitectura y la escala del modelo, sino por la calidad, diversidad e inteligencia de los datos utilizados para entrenarlos. Como parte del equipo de Modelos Fundacionales de Apple, ayudarás a definir cómo los modelos fundacionales de próxima generación aprenden, razonan, planifican e interactúan con el mundo, potenciando experiencias inteligentes utilizadas por miles de millones de personas. Esta es una oportunidad única para trabajar en la intersección de la investigación de IA de vanguardia, los sistemas de datos y entrenamiento a gran escala, y los productos de consumo de gran impacto.
DESCRIPCIÓN
Como miembro del equipo de Modelos Fundacionales de Apple, desarrollarás las estrategias de datos, pipelines y metodologías que impulsan la capacidad del modelo a lo largo de todo el ciclo de vida de entrenamiento, incluyendo pre-entrenamiento, entrenamiento intermedio y post-entrenamiento. Trabajarás en estrecha colaboración con investigadores, ingenieros y equipos de producto para identificar lagunas de capacidad, diseñar soluciones centradas en los datos y crear señales de entrenamiento de alta calidad para el razonamiento, el comportamiento agéntico, la comprensión multimodal, el uso de herramientas y la alineación. Tu trabajo puede abarcar la curación de datos a gran escala, la generación de datos sintéticos, el desarrollo de recetas de datos, la ablación de modelos, la optimización basada en benchmarks, la modelización de recompensas, los sistemas de evaluación y los volantes de datos que mejoran continuamente el rendimiento del modelo. Cada conjunto de datos, evaluación y perspectiva que aportes influirá directamente en las capacidades de los modelos fundacionales que potencian la próxima generación de experiencias inteligentes de Apple.
CALIFICACIONES MÍNIMAS
- Experiencia demostrada en LLM o LLM multimodal con un historial de publicaciones en conferencias relevantes (por ejemplo, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, KDD, ACL, ICASSP, InterSpeech) o un historial en la aplicación de técnicas de deep learning a productos.
- Habilidades de programación proficientes en Python y uno de los kits de herramientas de deep learning como JAX, PyTorch o Tensorflow.
- Capacidad para trabajar en un entorno colaborativo.
- Doctorado en Ciencias de la Computación, Machine Learning, Inteligencia Artificial o un campo técnico relacionado, o experiencia práctica equivalente.
CALIFICACIONES PREFERIDAS
- Experiencia en el desarrollo de soluciones centradas en los datos para modelos fundacionales, especialmente volantes de datos a gran escala.
- Experiencia en la mejora de modelos fundacionales utilizando datos de interacción del usuario, datos privados u otras señales de retroalimentación del mundo real, manteniendo al mismo tiempo sólidos estándares de privacidad y gobernanza de datos.
- Experiencia en la creación de sistemas agénticos, capacidades de uso de herramientas y modelos de razonamiento.
- Experiencia en el desarrollo o mejora de modelos fundacionales multimodales en texto, visión, audio y vídeo.
- Experiencia en técnicas de auto-mejora de modelos.
