機器學習與人工智能
工作無限創(chuàng)新，
體驗非比尋常。
在這里，機器學習與人工智能團隊致力于為各款 Apple 產品打造不凡體驗，幫助數百萬人實現超乎想象的精彩。由于所有 Apple 設備都非常注重軟硬件的完全一體化，促使這個團隊的研究人員與工程師更加高效地緊密協作，以提升用戶體驗并保護用戶的數據。加入我們，通過你開發(fā)的產品和發(fā)表的研究成果，為世界帶去你的影響力。
任何表情符號都能讓人忍俊不禁，但要讓動話表情喜怒皆形之于色，只有真正才華橫溢的人才能做到。Cecile 和她的同事便是這樣一群人，他們成功實現了動話對人表情的同步模仿。Cecile 是 Apple 的工程經理，她所在的團隊主要負責軟件層的開發(fā)，讓 Apple 平臺上的神經網絡實現硬件加速，為多個應用程序提供實時性能表現。他們以創(chuàng)新方式實現設備端的執(zhí)行，不僅提升了設備性能和能效，同時還保護了顧客的數據隱私。Cecile 認為，打造這些卓越的顧客體驗，離不開 Apple 團隊成員間的通力合作，不同背景和觀點的碰撞總是能點燃靈感的火花?！癆pple 吸引了一大群專業(yè)各異的高水平工程師，每當大家聚在一起創(chuàng)造精彩時，都能夠迸發(fā)出了不起的創(chuàng)意?！?
找到適合你的團隊，來這里書寫你自己的故事。
機器學習基礎架構
為 Apple 的創(chuàng)新產品構建堅實基礎。作為團隊中的一員，你將與世界一流的研究人員交流與合作，利用頂尖計算、存儲和分析工具解決機器學習領域中極具挑戰(zhàn)性的難題。在 Apple，你的團隊可以在硬件、軟件、算法等所有領域全面創(chuàng)新，一切機會盡在眼前。工作領域包括后端工程、數據科學、平臺工程和系統(tǒng)工程。
深度學習與強化學習
加入我們的研究人員與工程師團隊，他們對各種機器學習方法都有豐富經驗，包括監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習、生成模型、時序學習、多模態(tài)輸入流、深度強化學習、逆強化學習、決策論和博弈論。這支團隊深入探索深度學習和人工智能研究，協助解決現實生活中普遍存在的問題。工作領域包括深度學習、強化學習和研究。
自然語言處理與語音技術
團隊匯集了眾多自然語言處理相關領域的實務研究科學家。加入這支團隊，一同研究自然語言理解、機器翻譯、命名實體識別、問答系統(tǒng)、主題細分和自動語音識別。團隊研究主要依靠大量數據和創(chuàng)新的深度學習方法，為世界各地、各種語言的用戶解決問題。工作領域包括自然語言工程、語言模型、文本到語音軟件工程、語音框架工程、數據科學和研究。
Giulia 從 90 年代初就已在 Apple 工作。她說：“早在機器學習受到廣泛關注之前，我們就已開始對它的研究?！爆F在，Giulia 負責管理自然語言處理團隊，教機器識別數字、圖像和文字等的規(guī)律，包括 30,000 多個手寫漢字。Giulia 一直密切關注各項前沿學術研究，但她表示，與自己的團隊和 Apple 其他部門之間的協同合作，對自己掌握機器學習領域的最新動態(tài)同樣大有幫助。“我喜歡學術上的挑戰(zhàn)，但最熱衷的還是將想法轉化為實實在在的創(chuàng)新。只需要一點點神奇的改變，就可以惠及全世界數百萬人。”
計算機視覺
來與我們一起，解決計算機視覺和感知領域中極具挑戰(zhàn)性的難題。成為多學科團隊的一員，設計各種算法來分析和融合復雜的傳感器數據流。團隊的工作包羅萬象，從低層次圖像處理算法到用于對象檢測的深度神經網絡，始終巧妙平衡算法正確性與計算性能。工作領域包括計算機視覺、數據科學以及深度學習。
應用研究
將突破性構想轉變?yōu)殚_創(chuàng)性功能。你將參與機器學習的核心與應用研究，主要圍繞算法開發(fā)和整合。作為軟件研發(fā)工程師，你將開發(fā)前沿的機器學習算法，推動 Apple 產品和服務在健康、輔助功能和隱私等領域的發(fā)展，兼顧當下與未來。工作領域包括機器學習平臺工程、系統(tǒng)工程、數據科學和應用科學。
