Internship Computer Vision & Machine Learning Research - LLM Efficiency — Apple Retail Switzerland

Vollständige Beschreibung

Zusammenfassung Wir suchen Forschungspraktikanten, um bahnbrechende Innovationen im maschinellen Lernen zu schaffen. Wir sind besonders an der Effizienz von Grenzmodellen interessiert, einschließlich LLMs und Diffusionsmodellen. Sie arbeiten in einer Organisation von Weltklasse-Forschern und Ingenieuren für maschinelles Lernen. Unsere Arbeit unterstützt Spitzentechnologien im gesamten Apple-Ökosystem und wird in den selektivsten wissenschaftlichen Zeitschriften und Konferenzen veröffentlicht.

Beschreibung Sie befinden sich in Ihren letzten Jahren eines PhD-Programms in Machine Learning und haben bereits einige Ihrer Arbeiten an erstklassigen Orten in diesem Bereich veröffentlicht. Während Ihrer Zeit bei uns werden Sie Ihre Forschungsfähigkeiten weiter schärfen, während wir die verschiedenen kollaborativen Phasen eines ML-Forschungsprojekts durchlaufen: Eine vielversprechende Forschungsmöglichkeit identifizieren, modernste Methoden und relevante Literatur überprüfen, neuartige Ansätze erstellen, sie als Code-Prototypen implementieren, groß angelegte Experimente über Multi-Node-, Multi-GPU-Systeme planen und durchführen, ein Papier schreiben und es bis zur Einreichung durchführen.

Themen von Interesse sind unter anderem Frontier-Modelle, Effizienz von LLM-Inferenz und -Training, On-Device-Modelle, spekulative Decodierung, kontextuelle Sparsity, Quantisierung und Kompression. Wir sind ein Team von Best-in-the-World-Forschungswissenschaftlern und Ingenieuren mit großer Erfahrung in den Bereichen Computer Vision, maschinelles Lernen, Robotik, Computergrafik und verwandten Bereichen. Wir arbeiten an aufregenden neuen Technologien, die Millionen von Menschen Freude bereiten.

In unserer täglichen Arbeit bleibt das Team innovativ, produktiv und macht Spaß, indem es einige Schlüsselwerte teilt:

• Leidenschaft für die Mission: Wir sind hier, um etwas Außergewöhnliches zu machen. Wir suchen die richtige Arbeit und streben nach den bestmöglichen Ergebnissen.
• Bescheidenheit: Die richtige Antwort ist wichtiger als richtig zu sein. Wir suchen als Team nach Lösungen und schätzen klares Feedback.
• Lean Gewohnheiten: Man kann nicht ohne Grenzen wachsen. Zeitliche Einschränkungen und große Ziele ermutigen uns, unseren Fokus zu schärfen und phänomenale Entscheidungen zu treffen.

Mindestqualifikationen

• Sie arbeiten auf einen Doktortitel in Informatik, Ingenieurwissenschaften, Data Science, angewandter Mathematik oder gleichwertigem Niveau hin.
• 6 Monate Engagement wird bevorzugt und beginnt spätestens im März 2026
• Nachgewiesene Forschungskompetenz im Bereich Machine Learning.
• Veröffentlichungsprotokoll in relevanten Konferenzen (z. B. NeurIPS, ICLR, ICML, COLM usw.).
• Solide Software Engineering Fähigkeiten in komplexen, mehrsprachigen Systemen. Fließend in Python.

Bevorzugte Qualifikationen

• Expertise in ML-Algorithmen und Top Practices für die Arbeit mit Deep Learning Systemen
• Kenntnisse mit ML-Modellierungs-Frameworks (PyTorch, Tensorflow, etc.)
• Starker Softwareentwicklungsansatz insgesamt. Sie liefern sauberen, gut getesteten Code.

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.

Erfahren Sie mehr über die Zugänglichkeit am Arbeitsplatz von Apple