Machine Learning und AI
Die Arbeit? Innovativ.
Das Erlebnis? Magisch.
Die Teammitglieder von Machine Learning und AI bringen einzigartige Erlebnisse auf jedes Apple Produkt. So k?nnen Millionen von Menschen Dinge tun, die sie nie für m?glich gehalten h?tten. Durch die umfassende Integration von Hard- und Software in allen Apple Produkten arbeiten unsere Forscher- und Ingenieurteams besonders eng zusammen, um das Benutzererlebnis zu verbessern?– ohne Kompromisse beim Datenschutz einzugehen. Ob bahnbrechende Produkte oder neue Forschungsergebnisse: Bei uns kannst du was bewegen.
Emojis bringen uns zum L?cheln. Einem Animoji ein L?cheln ins Gesicht zu zaubern, braucht dagegen schon eine Extraportion Talent. Zusammen mit ihren Kollegen setzt Cecile jeden Gesichtsausdruck authentisch um. Als Engineering Managerin bei Apple entwickelt sie mit ihrem Team die Softwarelayer, die Hardwarebeschleunigung für neuronale Netzwerke auf Apple Plattformen erm?glichen. Das bedeutet mehr Leistung in Echtzeit für unterschiedliche Apps. Ihr innovativer Ansatz bringt diese Technologie auf die Produkte der Kunden?– und die profitieren von einer besseren Performance und mehr Energieeffizienz, w?hrend ihre Daten gleichzeitig geschützt sind. Für Cecile ist klar, wie diese einzigartigen Kundenerlebnisse entstehen: Durch die inspirierende Zusammenarbeit von Teammitgliedern mit unterschiedlichen Backgrounds und Perspektiven. ?Apple zieht viele verschiedene hochqualifizierte Ingenieure und Techniker an. Und wenn wir uns zusammensetzen, um an etwas richtig Coolem zu arbeiten, kommt dabei immer etwas ganz Besonderes raus.“
Finde dein Team und leg bei uns?los.
Machine Learning Infrastructure
Schaffe die Grundlage für die innovativsten Produkte von Apple. In diesem Team bringst du die besten Forscher der Welt mit den weltweit besten EDV-, Speicher- und Analysetools zusammen, um L?sungen für die komplexesten Herausforderungen beim maschinellen Lernen zu finden. Und weil wir Apple sind, arbeitet dein Team an Innovationen in allen Bereichen – ob Hardware, Software oder Algorithmen. Zu den Arbeitsbereichen geh?ren: Back-End Engineering, Data Science, Platform Engineering und Systems Engineering.
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Deep Learning and Reinforcement Learning
Dieses Team aus Forschern und Ingenieuren entwickelt verschiedene Methoden des maschinellen Lernens erfolgreich weiter: überwachtes und unüberwachtes Lernen, generative Modelle, tempor?res Lernen, multimodale Input Streams, best?rkendes Lernen, Entscheidungstheorie und Spieltheorie. Die Teammitglieder steigen tief in Deep Learning und AI ein, um Probleme mit weitreichender Anwendung in der Praxis zu l?sen. Zu den Arbeitsbereichen geh?ren: Deep Learning, Reinforcement Learning und Forschung.
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Natural Language Processing and Speech Technologies
Dieses Team vereint praxisorientierte Forscher aus ganz verschiedenen Bereichen der Computerlinguistik. Arbeite mit uns an Natural Language Processing, maschineller übersetzung, Eigennamenerkennung, Frage-Antwort-Systemen, morphologischen Analyseverfahren und automatischer Spracherkennung. Unter Nutzung grosser Datenmengen und innovativer Deep Learning-Methoden forscht dieses Team an L?sungen für die Herausforderungen von Benutzern überall auf der Welt und in den verschiedensten Sprachen. Zu den Arbeitsbereichen geh?ren: Natural Language Engineering, Language Modeling, Text-to-Speech Software Engineering, Speech Frameworks Engineering, Data Science und Forschung.
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Giulia ist seit Anfang der Neunziger bei Apple. ?Wir haben schon am maschinellen Lernen gearbeitet, als es noch nicht cool war“, erz?hlt sie. Mittlerweile leitet Giulia ein Natural Language Processing Team, das Computern beibringt, Muster wie zum Beispiel Nummern, Bilder oder W?rter zu erkennen?– darunter über 30?000?handgeschriebene chinesische Zeichen. Natürlich hat sie immer die neusten Forschungsergebnisse im Blick. Aber auch die Zusammenarbeit mit ihrem Team und anderen Gruppen bei Apple tr?gt dazu bei, dass sie branchenführende L?sungen entwickelt. ?Intellektuelle Herausforderungen sind toll, aber am sch?nsten ist es, wenn wir unsere Gedankenspiele zu echten Innovationen umsetzen – und Millionen von Menschen sie erleben k?nnen.“
Computer Vision
L?se die komplexesten Probleme im Bereich maschinelles Sehen und Computerwahrnehmung. Werde Teil eines multidisziplin?ren Teams, das Algorithmen zum Analysieren und Fusionieren komplexer Sensordatenstr?me entwickelt. Von Algorithmen für die Low-Level-Bildverarbeitung bis hin zu Deep Neural Network-Ans?tzen zur Objekterkennung: Hier arbeitest du an allem. Dabei hast du immer die Balance zwischen korrekten Algorithmen und Rechenleistung im Blick. Zu den Arbeitsbereichen geh?ren: Computer Vision, Data Science und Deep Learning.
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Applied Research
Mach aus bahnbrechenden Ideen revolution?re Features. Forsche im Bereich Core und Applied Machine Learning mit Fokus auf der Entwicklung und Integration von Algorithmen. Als Software R&D Engineer entwickelst du fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen, um aktuelle und zukünftige Apple Produkte und Services auf den Weg zu bringen – etwa in den Bereichen Gesundheit, Bedienungshilfen und Datenschutz. Zu den Arbeitsbereichen geh?ren: Machine Learning Platform Engineering, Systems Engineering, Data Science und Applied Science.
