ML Research Engineer

Сводка
Дата размещения: 2 мая 2024 г.
Номер роли: 200549789
Погрузитесь в передовые технологии видео и машинного обучения в Apple, где ваш опыт в качестве инженера-исследователя по ML поможет формировать инновационные решения для наших линеек продуктов. Мы ищем преданного делу специалиста, который умеет решать сложные задачи в областях глубокого обучения и исследований сжатия. Эта роль - прекрасная возможность оказать влияние на миллиарды пользователей, переопределяя видеоопыт.

• Глубокие знания в области машинного обучения, особенно глубокого обучения: включая принципы, прототипирование моделей, дизайн архитектуры, процедуры обучения и многое другое.
• Крепкое знакомство с последними достижениями в области машинного обучения и компьютерного зрения.
• Подтвержденный опыт в глубоком обучении с публикациями на крупнейших конференциях по ML/CV.
• Владение инструментами программирования ML, такими как Python, PyTorch или TensorFlow; опыт работы с CUDA является преимуществом.
• Выдающиеся коммуникативные способности.
• Опыт в любой из следующих областей будет полезен: генеративное моделирование, оптический поток, анализ качества восприятия или ML для сжатия видео/данных.
• Предыдущий практический опыт реализации ML и профессиональный опыт в области ML предпочтителен.
• Не менее 5 лет практического опыта исследований в области ML необходимы.

В этой трансформационной роли вы будете сотрудничать с коллегами-экспертами для разработки видеорешений на основе ML, адаптированных для настоящих и будущих продуктов Apple. Эта позиция требует проактивного и аналитически настроенного индивида, комфортно навигирующего на переднем крае технологических исследований.

Ваши обязанности будут включать:

• Исследование и инновации решений на основе глубокого обучения для задач обработки видео.
• Прототипирование новых архитектур, проектирование наборов данных и улучшение производительности через итеративную разработку.
• Тесное сотрудничество с членами команды для уточнения эффективности модели и развертывания на конкретных архитектурах оборудования.
• Взаимодействие с межфункциональными командами для соответствия стандартам качества и вычислений, необходимым