Samouczenie maszyn i sztuczna inteligencja (AI)
Innowacyjna praca.
Wyj?tkowe wra?enia.
Osoby pracuj?ce w dziale samouczenia maszyn i sztucznej inteligencji (AI) dbaj? o to, by wszystkie produkty Apple dostarcza?y niesamowitych wra?eń, umo?liwiaj?c milionom ludzi robienie tego, o czym wcze?niej nawet im si? nie ?ni?o. Poniewa? w ka?dym urz?dzeniu Apple sprz?t i oprogramowanie s? w pe?ni zintegrowane, nasi badacze i in?ynierowie mog? ze sob? skuteczniej wspó?pracowa? i poprawia? do?wiadczenie u?ytkownika, chroni?c jednocze?nie jego dane. Do??cz do nas, by tworzy? produkty i publikowa? badania, które zmieni? ?wiat.
Emoji zawsze wywo?uj? u?miech, ale kto potrafi sk?oni? Animoji do u?miechu? Cecile i jej wspó?pracownicy. To ich praca nadaje wyraz wirtualnym twarzom. Jako mened?erka prac in?ynierskich w Apple Cecile nale?y do zespo?u odpowiedzialnego za opracowywanie warstw oprogramowania, które umo?liwiaj? sprz?tow? akceleracj? sieci neuronowych na platformach Apple – tak by w ró?nych zastosowaniach mo?liwe by?o uzyskiwanie wyników w czasie rzeczywistym. Innowacyjne rozwi?zania tworzone przez zespó? Cecile sprawiaj?, ?e przetwarzanie odbywa si? bezpo?rednio w urz?dzeniach, co w praktyce oznacza wi?ksz? wydajno?? i energooszcz?dno??, a jednocze?nie zapewnienie poufno?ci danych klientów. ?róde? powodzenia – postrzeganego jako zadowolenie klientów – Cecile upatruje we wspó?pracy mi?dzy osobami o ró?nych specjalno?ciach, które ten sam problem widz? w ró?nych uj?ciach. ?Apple przyci?ga szerokie, ró?norodne spektrum wykwalifikowanych in?ynierów. Dlatego za ka?dym razem, gdy wspólnie pracujemy nad czym? ciekawym, wzajemnie si? inspirujemy”.
Wybierz zespó? dla siebie i stwórz z nami w?asn? histori?.
Machine Learning Infrastructure
Buduj fundamenty, na których opieraj? si? najbardziej innowacyjne produkty Apple. W tym zespole b?dziesz zapewnia? najznakomitszym badaczom na ?wiecie dost?p do najlepszych komputerów, pami?ci masowych i narz?dzi analitycznych, by mogli rozwi?zywa? najtrudniejsze problemy w dziedzinie samouczenia maszyn. Ponadto to Apple, wi?c Twój zespó? b?dzie wprowadza? innowacje w ka?dym obszarze: sprz?cie, oprogramowaniu, algorytmach. Bo w?a?nie tu zajmujemy si? tym wszystkim. Obszary pracy to m.in. in?ynieria systemów zaplecza, analiza danych, in?ynieria platform i in?ynieria systemów.
Zobacz stanowiska dost?pne w dziale Machine Learning Infrastructure
Deep Learning and Reinforcement Learning
Do??cz do zespo?u badaczy i in?ynierów z potwierdzonym do?wiadczeniem w ró?nych obszarach samouczenia maszyn: uczeniu nadzorowanym i nienadzorowanym, modelach generatywnych, uczeniu opartym na zale?no?ciach czasowych, wielomodalnych strumieniach wej?ciowych, uczeniu g??bokim ze wzmacnianiem, odwróconym uczeniu ze wzmacnianiem, teorii decyzji i teorii gier. Ten zespó? z zapa?em prowadzi badania w dziedzinie uczenia g??bokiego i sztucznej inteligencji (AI), by rozwi?zywa? realne problemy o du?ej skali. Obszary pracy to m.in. uczenie g??bokie, uczenie ze wzmacnianiem i badania.
Zobacz stanowiska dost?pne w dziale Deep Learning and Reinforcement Learning
Natural Language Processing and Speech Technologies
T? grup? tworzy zespó? naukowców prowadz?cych badania praktyczne w wielu ró?nych obszarach zwi?zanych z przetwarzaniem j?zyka naturalnego. Do??cz do nich, by pracowa? nad rozumieniem j?zyka naturalnego, t?umaczeniem maszynowym, rozpoznawaniem nazw w?asnych, odpowiadaniem na pytania, segmentacj? wed?ug tematów i automatycznym rozpoznawaniem mowy. Ten zespó? badawczy pracuje, wykorzystuj?c zazwyczaj ogromne ilo?ci danych i innowacyjne metody uczenia g??bokiego, by rozwi?zywa? problemy, których do?wiadczaj? u?ytkownicy na ca?ym ?wiecie – w j?zykach z ca?ego ?wiata. Obszary pracy to m.in. in?ynieria j?zyka naturalnego, modelowanie j?zyka, in?ynieria oprogramowania do syntezy mowy, in?ynieria ?rodowisk oprogramowania do analizy mowy, analiza danych i badania.
Zobacz stanowiska dost?pne w dziale Natural Language Processing and Speech Technologies
Giulia jest w Apple od wczesnych lat 90. Mówi?c o swojej pracy, zaznacza: ?zajmowali?my si? samouczeniem maszyn, zanim sta?o si? to modne”. Obecnie Giulia kieruje zespo?em, który odpowiada w Apple za przetwarzanie j?zyków naturalnych i uczy maszyny rozpoznawa? wzorce, takie jak liczby, obrazy i s?owa, w tym na przyk?ad 30?000 zapisanych odr?cznie chińskich znaków. Giulia przyznaje, ?e cho? ch?tnie ?ledzi aktualne badania naukowe, praca z w?asnym zespo?em i innymi grupami w Apple równie? pomaga jej by? na bie??co z najnowszymi trendami w swojej dziedzinie. ?Uwielbiam intelektualne wyzwania, ale to, co kocham najbardziej, to przekszta?canie pomys?ów w prawdziwe innowacje. To odrobina magii, której do?wiadczaj? miliony ludzi na ca?ym ?wiecie”.
Computer Vision
Zacznij pracowa? nad najtrudniejszymi zagadnieniami w dziedzinie wizji i percepcji komputerowej. Zostań cz??ci? multidyscyplinarnego zespo?u, który opracowuje algorytmy do analizy i konsolidacji z?o?onych strumieni danych z czujników. Ten zespó? zajmuje si? wszystkim od algorytmów wst?pnego przetwarzania obrazów po g??bokie sieci neuronowe do wykrywania obiektów, ca?y czas dbaj?c o zachowanie równowagi mi?dzy poprawno?ci? algorytmów a wydajno?ci? obliczeniow?. Obszary pracy to m.in. wizja komputerowa, analiza danych i uczenie g??bokie.
Zobacz stanowiska dost?pne w dziale Computer Vision
Applied Research
Zacznij zmienia? prze?omowe pomys?y w rewolucyjne rozwi?zania. We?miesz udzia? w badaniach podstawowych i stosowanych nad samouczeniem maszyn, które s? ukierunkowane zarówno na opracowywanie, jak i integrowanie algorytmów. W roli in?yniera oprogramowania odpowiedzialnego za projekty badawczo-rozwojowe zaczniesz tworzy? najnowocze?niejsze algorytmy uczenia maszynowego, dzi?ki którym obecne i przysz?e produkty oraz us?ugi Apple b?d? pomaga? dba? o zdrowie, u?atwia? dost?pno?? i chroni? prywatno??. Obszary pracy to m.in. in?ynieria platform uczenia maszynowego, in?ynieria systemów, analiza danych i nauki stosowane.
