AIML - ML Research Engineer, Forecasting Foundation Models

Опубликовано: 4 июня 2024 г.

Номер вакансии: 200527401

Мы - инновационная команда исследователей и инженеров на переднем крае глубокого обучения, посвященная решению важнейших бизнес-проблем, включая комплексное прогнозирование спроса, создание вариативности продаж с помощью ИИ, планирование спроса и предложения, а также финансовую оптимизацию.

Будучи ключевым членом нашей команды, вы переопределите жизненный цикл продукции Apple, финансы, продажи и операционную деятельность с помощью передовых исследований в области глубокого обучения. Эта роль предоставляет исключительные возможности для инноваций в таких областях, как обучение на мультимодальных данных, обучение с подкреплением, последовательные модели, моделирование причинно-следственных связей и интерпретируемое машинное обучение. Сотрудничайте с экспертами в области финансов, продаж, операционной деятельности и ведущими экономистами, инженерами и аналитиками, чтобы внести существенные улучшения в бизнес Apple. Вас это волнует? Присоединяйтесь к нам!

Ваши вклады будут напрямую влиять на бизнес Apple, преобразуя передовые модели глубокого обучения в понятные и осязаемые бизнес-решения. Работайте с выдающимися инженерами и исследователями для решения амбициозных задач, таких как финансовая вариативность, создаваемая ИИ, базовые модели для прогнозирования спроса, обучение с подкреплением с дистилляцией знаний и интерпретируемое глубокое обучение.

• Доказанный опыт работы в области глубокого обучения с сильным портфолио публикаций на авторитетных конференциях, таких как NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, KDD, ACL, ICASSP, InterSpeech, или практическое применение методик глубокого обучения к реальным проблемам.
• Владение Python и опыт работы с основными наборами инструментов глубокого обучения, такими как JAX, PyTorch или TensorFlow.
• Глубокие знания в областях, включая обучение на мультимодальных данных, обучение с подкреплением, базовые модели (например, LLMs), прогнозирование, дистилляцию знаний и интерпретируемое машинное обучение.
• Сильная бизнес-интуиция, гибкость и смелость в улучшении установленных бизнес-процессов.

Ph.D. в области компьютерных наук, машинного