Research Scientist - LLM Efficiency

Wir suchen Forschungswissenschaftler und Ingenieure, um bahnbrechende Innovationen im Bereich des maschinellen Lernens zu schaffen. Besonders interessiert sind wir an der Effizienz von Grenzmodellen, einschließlich LLMs und Diffusionsmodellen. Sie werden in einer Organisation von weltweit führenden Forschern und Ingenieuren im Bereich des maschinellen Lernens arbeiten. Unsere Arbeit treibt modernste Technologien im gesamten Apple-Ökosystem voran und wird in den selektivsten wissenschaftlichen Zeitschriften und Konferenzen veröffentlicht.

Wir sind ein Team von weltweit besten Forschungswissenschaftlern und Ingenieuren mit tiefgreifender Erfahrung im maschinellen Lernen. Wir arbeiten an aufregenden neuen Technologien, die Millionen von Menschen Freude bereiten. In unserer täglichen Arbeit bleibt das Team innovativ, produktiv und unterhaltsam, indem es mehrere wichtige Werte teilt:

• Leidenschaft für die Mission: Wir sind hier, um etwas Außergewöhnliches zu schaffen. Wir suchen nach der richtigen Arbeit und streben nach den bestmöglichen Ergebnissen.
• Bescheidenheit: Die richtige Antwort zu finden ist wichtiger, als recht zu haben. Wir suchen als Team nach Lösungen und schätzen klare Rückmeldungen.
• Lean-Gewohnheiten: Man kann nicht ohne Grenzen wachsen. Zeitbeschränkungen und große Ziele ermutigen uns, unseren Fokus zu schärfen und phänomenale Entscheidungen zu treffen.

Verantwortlichkeiten:

• Entwerfen, Trainieren und Anpassen von Grenzmodellen zur Verbesserung der Effizienz und Leistung.
• Durchführen empirischer Studien, um Grenzmodelle besser zu verstehen.
• Entwickeln von Prototypen, um die Effektivität der entwickelten Modelle und Algorithmen zu demonstrieren.
• Engagieren mit der akademischen Gemeinschaft durch Veröffentlichung von Arbeiten und Präsentation Ihrer Ergebnisse.
• Zusammenarbeiten mit Produktteams bei Apple, um Forschungsergebnisse umzusetzen.

Mindestens erforderliche Qualifikationen:

• Erhebliche Erfahrung im Aufbau vollständiger Prototypen, die in Ihren Fachgebieten eine Spitzenleistung erreichen.
• Eine Publikationshistorie auf relevanten Konferenzen wie NeurIPS, ICML, ICLR und COLM.
• Komfort beim Arbeiten über den gesamten ML-Forschungsstapel, von der Systemprogrammierung auf niedriger Ebene bis zur Entwicklung von Algorithmen auf hoher Ebene.
• Solide Software-Engineering-Fähigkeiten und Erfahrung im Umgang mit komplexen Systemen. Fließend in Python.
• Expertise in ML-Algorithmen und Best Practices für die Arbeit mit Deep-Learning-Systemen.
• Kenntnisse in ML-Modellierungsframeworks wie PyTorch und JAX.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Ein Bachelor-, Master- oder Doktortitel in Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige akademische oder berufliche Erfahrungen.

Bei Apple sind wir nicht alle gleich. Und das ist unsere größte Stärke. Wir nutzen die Unterschiede in dem, 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 Anpassungen vorzunehmen. Bei Apple glauben wir, dass Zugänglichkeit ein fundamentales Menschenrecht ist. Diese Idee spiegelt sich in allem hier wider – in unserer Kultur, unseren Vorteilen und unseren digitalen Werkzeugen. Indem wir so viele Perspektiven wie möglich willkommen heißen, helfen wir Ihnen, eine Karriere aufzubauen, in der Sie sich zugehörig fühlen.