Applied Machine Learning Engineer

Номер роли: 200550889

Дата размещения: 14 мая 2024 года

Готовы революционизировать технологии, работая инженером по прикладному машинному обучению в Apple? Ваш опыт превратит наши пионерские идеи в невероятные продукты, услуги и клиентский опыт. Если вы увлечены и целеустремлены, нет предела тому, чего вы можете достичь здесь. Это ваш шанс стать частью выдающейся команды исследователей и инженеров, разрабатывающих алгоритмы нового поколения для революционных технологий сенсоров, используемых в iPhone, Apple Watch, iPad и других устройствах.

Мы ищем инновационных, творческих ученых в области машинного обучения, специализирующихся на алгоритмах глубокого обучения для изображений или временных рядов. Обширные знания в области обработки сигналов, вероятностного моделирования, статистики и программирования для встроенных систем усилят ваше влияние на эту роль. Ключевые квалификации включают в себя:

• Глубокие знания в Deep Learning и классическом машинном обучении - архитектуры CNN/RNN, GAN, активное обучение, k-shot обучение и техники снижения сложности модели.
• Демонстрируемый опыт инноваций в области ML, подтвержденный публикациями, патентами или проектами с открытым исходным кодом.
• Опыт работы с фреймворками глубокого обучения, такими как TensorFlow и PyTorch.
• Высокая квалификация в программировании на Python.

Ваша страсть к новаторским технологиям сыграет ключевую роль в различных проектах. Вы будете:

• Разрабатывать и реализовывать алгоритмы машинного обучения, обрабатывающие данные изображений или временных рядов от различных датчиков продуктов Apple.
• Использовать обширные вычислительные ресурсы Apple для создания масштабируемых, эффективных и автоматизированных процессов для анализа больших данных, разработки моделей и их валидации.
• Сообщать о новаторских идеях и вносить вклад в активное сообщество машинного обучения в Apple. Посетите наш сайт, чтобы узнать больше.
• Сотрудничать с архитекторами датчиков и программистами для разработки технологий сенсоров нового поколения.

Степень бакалавра и минимум 3 года соответствующего опыта в индустрии. Дополнительные знания в области обработки сиг