AIML - Apple Foundation Models: ML Research Engineer, RL & Agentic Reasoning — Apple Retail Switzerland

Description complète

Résumé Rejoignez l'équipe de l'IA à Zurich en tant qu'ingénieur d'apprentissage automatique spécialisé dans les modèles post-formation ! Notre équipe avance l'apprentissage du renforcement (RL) pour l'utilisation d'outils d'agents, la planification et le raisonnement pour améliorer les modèles de fondation d'Apple. Notre travail façonne directement les fonctionnalités d'Apple Intelligence telles que Siri, qui affecte des milliards d'utilisateurs, tout en contribuant à la recherche de pointe. Vous collaborerez avec un groupe de chercheurs dévoués à Zurich et travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de la Fondation modèle Apple à Cupertino et NY.

Désignation des marchandises

Dans notre équipe, vous allez

• Développer et mettre à l'échelle des méthodes RL pour améliorer le raisonnement, l'instruction, le dialogue multi-tours et réduire les hallucinations dans les grands modèles linguistiques.

• Concevoir et former des agents avec l'utilisation des outils, la planification et l'intégration de l'API pour accomplir de façon fiable les tâches.

• Élaborer et affiner des modèles de récompense, des évaluateurs, des ensembles de données et des environnements de simulation (p. ex. pour RLHF, RLAIF et RLVF).

• Exécuter des expériences à grande échelle, analyser les résultats et traduire les résultats en contributions de recherche et en améliorations pratiques pour Apple Intelligence.

• Collaborer au sein d'une équipe européenne composée d'environ 35 experts RL/ML, en coordination étroite avec les groupes modèles de la fondation Apple aux États-Unis.

Nous apprécions les chercheurs désireux d'explorer l'espace entre la recherche fondamentale et le travail appliqué, avec des occasions de contribuer au progrès scientifique et aux applications réelles!

Qualités minimales

• M.Sc., Ph.D. ou expérience équivalente en recherche/industrie en informatique, en apprentissage automatique, en génie électrique ou dans un domaine connexe.
• Forte expérience dans le renforcement de l'apprentissage et de l'apprentissage profond, avec l'expérience pratique de formation de modèles à grande échelle, en particulier les LLM.
• Maîtrise du python et des cadres modernes de ML (p. ex. PyTorch, JAX), avec une expérience démontrée dans la formation distribuée.
• Capacité de collaborer dans des équipes interdisciplinaires et de communiquer clairement des concepts complexes aux partenaires techniques et non techniques.

Qualifications privilégiées

• Publications dans les meilleures salles de ML/AI, ou contributions équivalentes par le biais d'un travail en libre-service ou d'une activité industrielle impactée.
• Expérience pratique de l'utilisation des outils, de la planification, de la récupération et des intégrations d'agents pour les LLM.
• Expérience du traitement des données, des cadres d'évaluation et des méthodes de sécurité et de garde-corps.
• Capacité de concevoir et de mettre en oeuvre des expériences à l'échelle et d'élaborer des approches novatrices pour résoudre les problèmes.

Chez Apple, nous ne sommes pas tous les mêmes. Et c'est notre plus grande force. Nous tirons parti des différences dans notre identité, notre expérience et notre façon de penser. Parce que pour créer des produits qui servent tout le monde, nous croyons en l'inclusion de tous. Par conséquent, nous nous engageons à traiter tous les candidats de façon équitable et équitable. Nous travaillerons avec les demandeurs pour prendre des mesures d'adaptation raisonnables.

Chez Apple, nous croyons que l'accessibilité est un droit humain fondamental. Vous trouverez cette idée reflétée dans tout ici — dans notre culture, nos avantages et nos outils numériques. En accueillant autant de perspectives que possible, nous vous aidons à construire une carrière où vous vous sentez comme à votre place.

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Questions sur cette offre