Apple

Engenheiro(a) de ML, Modelos Fundacionais Apple

Python
Tradução automática. Consulte o original.

Sobre a oportunidade

Junte-se à equipe que molda a base de dados e a inteligência para os modelos fundacionais de ponta da Apple. Acreditamos que capacidades inovadoras de IA são impulsionadas não apenas pela arquitetura e escala do modelo, mas pela qualidade, diversidade e inteligência dos dados usados para treiná-los. Como parte da equipe de Modelos Fundacionais da Apple, você ajudará a definir como os modelos fundacionais de próxima geração aprendem, raciocinam, planejam e interagem com o mundo, potencializando experiências inteligentes usadas por bilhões de pessoas. Esta é uma oportunidade rara de trabalhar na intersecção de pesquisa de IA de ponta, sistemas de treinamento e dados em larga escala, e produtos de consumo impactantes.

DESCRIÇÃO

Como membro da equipe de Modelos Fundacionais da Apple, você desenvolverá as estratégias de dados, pipelines e metodologias que impulsionam a capacidade do modelo em todo o ciclo de treinamento, incluindo pré-treinamento, treinamento intermediário e pós-treinamento. Você trabalhará em estreita colaboração com pesquisadores, engenheiros e equipes de produto para identificar lacunas de capacidade, projetar soluções centradas em dados e criar sinais de treinamento de alta qualidade para raciocínio, comportamento de agente, compreensão multimodal, uso de ferramentas e alinhamento. Seu trabalho pode abranger curadoria de dados em larga escala, geração de dados sintéticos, desenvolvimento de receitas de dados, ablação de modelos, otimização baseada em benchmarks, modelagem de recompensa, sistemas de avaliação e data flywheels que melhoram continuamente o desempenho do modelo. Cada conjunto de dados, avaliação e insight que você contribuir influenciará diretamente as capacidades dos modelos fundacionais que impulsionam a próxima geração de experiências inteligentes da Apple.

QUALIFICAÇÕES MÍNIMAS

  1. Experiência comprovada em LLM ou LLM Multimodal com histórico de publicações em conferências relevantes (por exemplo, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, KDD, ACL, ICASSP, InterSpeech) ou histórico de aplicação de técnicas de deep learning a produtos.
  1. Habilidades de programação proficientes em Python e um dos toolkits de deep learning como JAX, PyTorch ou Tensorflow.
  1. Capacidade de trabalhar em um ambiente colaborativo.
  1. Doutorado em Ciência da Computação, Machine Learning, Inteligência Artificial ou área técnica relacionada, ou experiência prática equivalente.

QUALIFICAÇÕES PREFERENCIAIS

  1. Experiência no desenvolvimento de soluções centradas em dados para modelos fundacionais, especialmente data flywheels em larga escala.
  1. Experiência em aprimorar modelos fundacionais usando dados de interação do usuário, dados privados ou outros sinais de feedback do mundo real, mantendo fortes padrões de privacidade e governança de dados.
  1. Experiência na construção de sistemas de agente, capacidades de uso de ferramentas e modelos de raciocínio.
  1. Experiência com técnicas de auto-aprimoramento de modelos.
  1. Experiência no desenvolvimento ou aprimoramento de modelos fundacionais multimodais em texto, visão, áudio e vídeo.

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

Seu próximo empregojá está te procurando.

Nort

Plataforma de recrutamento reverso para programadores