AI Research Scientist - Multimodal Intelligence — Apple Retail Switzerland

Vollständige Beschreibung

Zusammenfassung Stellen Sie sich vor, was Sie hier tun könnten. Bei Apple können neue Ideen sehr schnell zu außergewöhnlichen Produkten, Dienstleistungen und Kundenerfahrungen werden. Bringen Sie Leidenschaft und Hingabe in Ihren Job und es ist nicht abzusehen, was Sie erreichen könnten. Facettenreiche, erstaunliche Menschen und inspirierende, innovative Technologien sind hier die Norm. Die Menschen, die hier arbeiten, haben ganze Branchen mit allen Apple Hardware Produkten neu erfunden. Die gleiche Leidenschaft für Innovation, die in unseren Produkten steckt, gilt auch für unsere Praktiken und stärkt unser Engagement, die Welt besser zu verlassen, als wir sie vorgefunden haben. Begleiten Sie uns in dieser wirklich aufregenden Ära der künstlichen Intelligenz, um die nächsten bahnbrechenden Apple-Produkte und -Erlebnisse zu liefern! Wir treiben den Stand der Technik in Computer Vision und Machine Learning kontinuierlich voran und berühren alle Aspekte von Sprach- und multimodalen Grundlagenmodellen, von der Datenerfassung über die Datenkuration bis hin zur Modellierung, Bewertung und Bereitstellung.

Als Mitglied unserer dynamischen Gruppe haben Sie die einzigartige und lohnende Gelegenheit, zukünftige Forschungsrichtungen im Bereich multimodaler Stiftungsmodelle zu entwickeln, die zukünftige Apple-Produkte inspirieren werden. Sie werden mit hochqualifizierten und zutiefst technischen Wissenschaftlern und Ingenieuren zusammenarbeiten, um zukunftsweisende Lösungen für anspruchsvolle Probleme zu entwickeln. Dies ist eine einzigartige Gelegenheit, Teil dessen zu sein, was die Zukunft der Apple-Produkte ausmacht, die das Leben vieler Menschen berühren werden. Wir (Multimodal Intelligence Team) suchen einen AI Research Scientist, der sich mit dem Bereich Generative AI und multimodalen Grundlagenmodellen beschäftigt.

Unser Team verfügt über eine etablierte Erfolgsbilanz bei Versandfunktionen, die mehrere Sensoren wie FaceID, RoomPlan und Handtracking in VisionPro nutzen, sowie über eine starke Forschungspräsenz in der multimodalen KI-Community. Unsere Publikationen umfassen multimodale Vorschulungen, Vision-Sprachmodelle, Video-Sprachmodelle und multimodale Ausrichtung. Wir konzentrieren uns auf den Aufbau von Erfahrungen, die die Leistungsfähigkeit unserer Sensor-Hardware sowie großer Fundamentmodelle demonstrieren.

Beschreibung Sie werden daran arbeiten, die Fähigkeiten von Grundlagenmodellen zu verbessern und sie auf reale Anwendungen in Apple-Produkten zu lenken. Dazu gehört die Erforschung und Entwicklung von Methoden, die die Ausrichtung, das Denken und die Anpassung großer Modelle an praktische Anwendungsfälle verbessern und gleichzeitig sicherstellen, dass sie den Apple-Standards für Effizienz, Skalierbarkeit und Datenschutz entsprechen. Sie konzentrieren sich auf die Erstellung maßgeschneiderter Grundlagenmodelle mit gezielten Funktionen, die effizient in eingeschränkten Umgebungen arbeiten und die nächste Generation von Intelligenz im gesamten Apple-Ökosystem unterstützen.

Ihre Arbeit besteht darin, der aufkommenden Forschung einen Schritt voraus zu sein und Techniken zu identifizieren, die für den Einsatz in der realen Welt geeignet sind, und dabei zu helfen, wissenschaftliche Fortschritte in Lösungen in Produktionsqualität umzusetzen. Sie entwerfen und optimieren groß angelegte Datenpipelines, die eine robuste Schulung und detaillierte Bewertung von Grundlagenmodellen unterstützen und mit massiven multimodalen Datensätzen arbeiten, um die Grenzen der Leistung zu überschreiten. Sie werden neue Techniken erkunden, die fokussiertes Denken, multimodales Verständnis und adaptives Verhalten stärken und Modelle ermöglichen, die in großem Maßstab gut funktionieren und gleichzeitig auf bestimmte Apple-Erfahrungen zugeschnitten sind, von Cloud-Systemen bis hin zu On-Device-Intelligenz.

In dieser Rolle ist Zusammenarbeit unerlässlich. Sie arbeiten mit multifunktionalen Teams von Ingenieuren und Forschern zusammen, um maßgeschneiderte und effiziente Modelle in Apple-Produkte zu integrieren, eine reibungslose Integration zu gewährleisten und intelligente und natürliche Benutzererfahrungen im gesamten Ökosystem zu ermöglichen.

Mindestqualifikationen

• Erfahrene Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit mindestens einem modernen Deep Learning Framework (PyTorch, JAX oder TensorFlow).
• Erfahrung in der Arbeit mit groß angelegten Schulungspipelines und verteilten Systemen.
• MS in Informatik, Computer Vision, Machine Learning oder verwandten technischen Bereich, und mindestens 6 Jahre einschlägige Erfahrung.

Bevorzugte Qualifikationen

• PhD oder gleichwertige praktische Erfahrung in Informatik, Machine Learning oder einem verwandten technischen Bereich.
• Nachgewiesenes Fachwissen in verwandten Bereichen mit Veröffentlichungsunterlagen auf relevanten Konferenzen (z. B. NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, COLM usw.).
• Erfahrung mit einem vollen Stapel von Foundation Model Training (Vision-Sprache).
• Vertrautheit mit großen Datenpipelines, einschließlich Datenkuration, Vorverarbeitung und effizienter Speicherung.
• Fähigkeit, effektiv in einer multifunktionalen, kollaborativen Umgebung zu arbeiten.
• Erfahrung mit fortgeschrittenem Denken oder verstärkenden Lernmethoden.
• Erfahrung mit der Modelldestillation mit On-Policy- oder Off-Policy-Techniken.

Bei Apple sind wir nicht alle gleich. Und das ist unsere größte Stärke. Wir beziehen uns auf die Unterschiede darin, wer wir sind, was wir erlebt haben und wie wir denken. Denn um Produkte zu schaffen, die allen dienen, glauben wir daran, alle einzubeziehen. Daher verpflichten wir uns, alle Bewerber fair und gleich zu behandeln. Wir werden mit Bewerbern zusammenarbeiten, um angemessene Unterkünfte zu schaffen.

Bei Apple glauben wir, dass Zugänglichkeit ein grundlegendes Menschenrecht ist. Diese Idee spiegelt sich hier in allem wider - in unserer Kultur, unseren Vorteilen und unseren digitalen Tools. Indem wir so viele Perspektiven wie möglich begrüßen, helfen wir Ihnen, eine Karriere aufzubauen, in der Sie sich wie Sie gehören fühlen.

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