Machine Learning e Inteligencia artificial
El trabajo es innovador.
La experiencia es mágica.
Quienes trabajan en Machine Learning e Inteligencia artificial crean experiencias increíbles dentro de cada producto Apple para que millones puedan hacer lo que nunca imaginaron. Debido a que Apple integra completamente el hardware y el software en todos los dispositivos, estos investigadores e ingenieros colaboran de forma más efectiva para mejorar la experiencia del usuario y proteger sus datos. Ven y logra un impacto con tu trabajo, creando productos y publicando investigaciones.
Encuentra un equipo y comienza tu propia historia.
Infraestructura del Machine Learning
Construye las bases de algunos de los productos más innovadores de Apple. Como parte de este equipo, tendrás contacto con los mejores investigadores del mundo con las herramientas informáticas, de almacenamiento y de análisis más avanzadas para enfrentar los problemas más desafiantes del machine learning. Este es Apple, por lo tanto tu equipo innovará en todos los campos: hardware, software, algoritmos. Todo. Las áreas de trabajo incluyen ciencia de datos e ingenierías de respaldo, plataformas y sistemas.
Ver los puestos disponibles de Infraestructura del Machine Learning
Aprendizaje profundo y Aprendizaje por refuerzo
Únete a un equipo de investigadores e ingenieros con una trayectoria comprobada en una gran variedad de métodos de machine learning: aprendizaje supervisado y no supervisado, modelos generativos, aprendizaje temporal, flujos de entrada multimodal, aprendizaje profundo por refuerzo, aprendizaje por refuerzo inverso, teoría de decisiones y teoría de juegos. Este equipo se enfoca en la investigación del aprendizaje profundo y de la inteligencia artificial para solucionar problemas reales a gran escala. Las áreas de trabajo incluyen aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo e investigación.
Ver los puestos de Aprendizaje profundo y Aprendizaje por refuerzo
Procesamiento del lenguaje natural y Tecnologías del habla
Este grupo es un colectivo de científicos investigadores prácticos de una amplia variedad de campos relacionados con el procesamiento de lenguajes naturales. Únete a ellos y trabaja en la comprensión de los lenguajes naturales, la traducción automática, el reconocimiento de nombres de entidades, la búsqueda de respuestas, la segmentación por temas y el reconocimiento automático de voz. La investigación de este equipo normalmente se apoya en grandes cantidades de datos y métodos innovadores de aprendizaje profundo para enfrentar los desafíos de los usuarios en todo el mundo, en todos los idiomas. Las áreas de trabajo incluyen ingeniería del lenguaje natural, modelado del lenguaje, ingeniería de software de texto a voz, ingeniería en entornos del lenguaje, ciencias de datos e investigación.
Ver los puestos de Procesamiento del lenguaje natural y Tecnologías del habla
Visión por computadora
Ven a resolver los problemas más desafiantes en visión y percepción por computadora. Sé parte de un equipo interdisciplinario que diseña algoritmos para analizar y fusionar flujos complejos de datos de sensores. Este equipo trabaja en todo, desde algoritmos de procesamiento de imagen de bajo nivel, hasta enfoques profundos de redes neuronales para detectar objetos; siempre conscientes del equilibrio entre la exactitud de un algoritmo y el desempeño computacional. Las áreas de trabajo incluyen visión por computadora, ciencia de datos y aprendizaje profundo.
Ver los puestos de Visión por computadora
Investigación aplicada
Transforma ideas innovadoras en funcionalidades revolucionarias. Serás parte de la investigación en machine learning tanto en la parte medular como en aplicaciones, la cual se enfoca en el desarrollo e integración de algoritmos. Como ingeniero en investigación y desarrollo, crearás algoritmos de machine learning de punta para los productos y servicios actuales y futuros de Apple, en campos que incluyen salud, accesibilidad y privacidad. Las áreas de trabajo incluyen ingeniería de plataformas de machine learning, ingeniería en sistemas, ciencia de datos y ciencia aplicada.