Estados Unidos
SanMar- External
Apple
Engenheiro(a) de CV e ML
Estados Unidos
Sunnyvale, California, United States · Seattle, Washington, United States
PythonC++
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Apple é onde imaginações individuais se reúnem, comprometendo-se com os valores que levam a um ótimo trabalho. Cada novo produto que construímos ou serviço que criamos é o resultado de tornarmos as ideias uns dos outros mais fortes. Isso acontece porque cada um de nós compartilha a crença de que podemos fazer algo maravilhoso e compartilhá-lo com o mundo, mudando vidas para melhor. É a diversidade de nossas pessoas e seus pensamentos que inspira a inovação que permeia tudo o que fazemos. Quando trazemos todos, podemos fazer o melhor trabalho de nossas vidas. Aqui, você fará mais do que se juntar a algo, você adicionará algo!
Somos uma equipe de engenheiros de visão computacional e machine learning construindo tecnologias de percepção 3D em tempo real e compreensão espacial para produtos atuais e futuros da Apple.
A organização VCV é uma organização centralizada de pesquisa aplicada e engenharia responsável pelo desenvolvimento de tecnologias de Visão Computacional e Percepção de Máquina em tempo real no dispositivo em todos os produtos da Apple.
Estamos procurando engenheiros com experiência em deep learning para visão computacional 3D e otimização de modelos no dispositivo.
Nesta função, você ajudará a projetar, construir e lançar tecnologias centrais de percepção 3D usadas por milhões de usuários em todo o ecossistema da Apple.
DESCRIÇÃO
Você trabalhará em problemas de ponta em visão computacional e machine learning, desenvolvendo algoritmos e sistemas que permitem a compreensão espacial 3D.
Isso inclui o treinamento e a otimização de modelos de deep learning, a construção de pipelines de dados, a execução de experimentos e a integração de modelos em sistemas de software de produção.
Você será responsável por desenvolver e otimizar modelos de deep learning para tarefas de percepção 3D, construir e manter pipelines de dados de treinamento, melhorar a qualidade e a eficiência do modelo por meio de experimentação e integrar modelos treinados em sistemas de produção em tempo real.
Como membro de uma equipe dinâmica, você tem a oportunidade única e gratificante de moldar produtos futuros que encantarão e inspirarão milhões de pessoas todos os dias.
QUALIFICAÇÕES MÍNIMAS
- Mestrado ou experiência prática equivalente em Ciência da Computação, Visão Computacional, Machine Learning ou área técnica relacionada
- Experiência em deep learning com trabalho demonstrado em visão 3D ou deep learning geométrica
- Proficiência em Python e em um framework moderno de deep learning como PyTorch ou JAX
- Experiência com prototipagem rápida, reprodução e validação de ideias de pesquisa
- Fortes bases matemáticas em machine learning, visão computacional ou áreas relacionadas
- Experiência com arquiteturas de modelos fundamentais e metodologias de treinamento
- Experiência trabalhando efetivamente em um ambiente multifuncional e colaborativo
QUALIFICAÇÕES PREFERENCIAIS
- Doutorado, ou experiência prática equivalente, em Ciência da Computação, Machine Learning, Visão Computacional ou área técnica relacionada
- Expertise demonstrada em deep learning, com: um histórico de publicações em conferências relevantes (por exemplo, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, COLM, etc.), ou um forte histórico de aplicação de técnicas de deep learning a produtos do mundo real
- Experiência com treinamento distribuído em larga escala e paralelismo de modelos
- Familiaridade com conceitos de visão computacional 3D: geometria multi-visão, detecção de profundidade, modelos de câmera ou reconstrução 3D
- Experiência com curadoria de dados de treinamento e engenharia de pipelines
- Experiência com otimização de modelos para implantação em produção
- Proficiência em C++ ou experiência na integração de modelos de ML em sistemas de desempenho crítico
- Fortes habilidades de comunicação e capacidade de apresentar descobertas de pesquisa para públicos técnicos e não técnicos
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