Frontier ML Research Engineer - Special Projects

Frontier ML Research Engineer - Special Projects

Zürich 117000 - 143000 CHF / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
A

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle bahnbrechende Innovationen in der Maschinenlernen-Forschung.
  • Unternehmen: Apple, ein führendes Unternehmen in Technologie und Innovation.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und die Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit Experten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Arbeite an revolutionären Projekten und bringe deine Ideen in die Apple-Welt ein.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Maschinenlernen und Teamarbeit.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 117000 - 143000 CHF pro Jahr.

Apple sucht Forschungswissenschaftler und Ingenieure, um bahnbrechende Innovationen im Bereich maschinelles Lernen in Zürich, Schweiz, zu schaffen. Sie werden mit erstklassigen ML-Forschern zusammenarbeiten, um fortschrittliche Modelle voranzutreiben, in führenden Fachzeitschriften zu veröffentlichen und mit Produktteams zusammenzuarbeiten, um Forschung in Apples Ökosystem zu integrieren.

Die Rolle betont empirische Studien, Prototypen und hochwirksame Veröffentlichungen, mit einem Fokus auf die Effizienz von LLMs und Diffusionsmodellen in einer kollaborativen Umgebung.

Frontier ML Research Engineer - Special Projects Arbeitgeber: Apple

Apple ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Kreativität und Innovation fördert. In einer dynamischen und vielfältigen Arbeitsumgebung haben Mitarbeitende die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten und ihre Fähigkeiten kontinuierlich weiterzuentwickeln. Die Unternehmenskultur legt Wert auf Zusammenarbeit und Inklusion, was es jedem ermöglicht, seine Ideen einzubringen und einen echten Einfluss auf die Produkte zu haben, die Millionen von Menschen weltweit begeistern.

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Kontaktdaten:

Apple Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Frontier ML Research Engineer - Special Projects mit Bravour zu bestehen

Maschinenlernen
Forschungskompetenz
Empirische Studien
Prototypenentwicklung
Veröffentlichungen in Fachzeitschriften
Zusammenarbeit mit Produktteams
Effizienz von LLMs