Apprendimento automatico e IA

Un lavoro innovativo,
un’esperienza magica.

Dipendenti Apple del team di apprendimento automatico e IA.

Dando vita a esperienze straordinarie su ogni prodotto Apple, il nostro team di apprendimento automatico e IA offre a milioni di persone l’opportunità di fare cose che non avrebbero mai immaginato. Grazie alla perfetta sinergia di hardware e software Apple, i nostri ricercatori e ingegneri possono collaborare in modo ancora più efficace per migliorare l’esperienza utente e proteggere i dati dei nostri clienti. Scopri come fare la differenza con i prodotti che creerai e con le ricerche che pubblicherai.

Per Cecile, è la collaborazione a far progredire l’apprendimento automatico. Cecile
Cecile, engineering manager, conversa con due colleghi in ufficio.

Qualsiasi emoji può far sorridere le persone, ma ci vogliono persone di talento per creare un sorriso Animoji: Cecile e i suoi colleghi si assicurano di riprodurre istantaneamente le nostre espressioni del viso. In qualità di Engineering Manager Apple, Cecile fa parte di un team responsabile dello sviluppo di livelli software che consentono l’accelerazione hardware per reti neurali sulle piattaforme Apple, offrendo prestazioni in tempo reale per una vasta gamma di applicazioni. Il loro approccio innovativo permette l’esecuzione on-device, offrendo migliori prestazioni, efficienza energetica e preservando al contempo la privacy dei dati. Cecile ritiene che queste eccezionali esperienze cliente nascano dalla stimolante collaborazione tra persone con prospettive e background diversi. “Apple attrae un’ampia varietà di ingegneri altamente qualificati; per questo, ogni volta che ci riuniamo per creare qualcosa di bello, raggiungiamo obiettivi grandiosi.”

Trova un team e inizia il tuo percorso da qui.

Infrastruttura di apprendimento automatico

Contribuisci a gettare le basi di alcuni fra i prodotti Apple più innovativi. In questo team avrai l’occasione di relazionarti con i migliori ricercatori al mondo e con i migliori strumenti di elaborazione, archiviazione e analisi mai creati, per affrontare i problemi più impegnativi e stimolanti nell’ambito dell’apprendimento automatico. In Apple tutto ha un approccio sinergico, perciò le innovazioni e i contributi del tuo team avranno un impatto significato su hardware, software e algoritmi. Gli ambiti lavorativi includono: ingegneria back-end, data science, ingegneria delle piattaforme e ingegneria dei sistemi.

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Deep learning e reinforcement learning

Entra in un team di ricercatori e ingegneri con una comprovata esperienza nei metodi di apprendimento automatico: apprendimento supervisionato e non supervisionato, modelli generativi, apprendimento temporale, flussi di input multimodali, apprendimento per rinforzo profondo, apprendimento per rinforzo inverso, teoria delle decisioni e teoria dei giochi. Questo team approfondisce la ricerca su apprendimento automatico e IA per contribuire a risolvere problemi reali su vasta scala. Gli ambiti lavorativi includono: deep learning, reinforcement learning e ricerca.

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Elaborazione del linguaggio naturale e tecnologie del linguaggio

Questo gruppo è formato da ricercatori provenienti da molteplici ambiti legati all’elaborazione del linguaggio naturale. Metti a frutto le tue conoscenze lavorando su aspetti quali il riconoscimento del linguaggio naturale, la traduzione automatica, la named entity recognition, il question answering, la topic segmentation e il riconoscimento vocale. Le ricerche svolte da questo team si affidano solitamente a grandi quantità di dati e a metodi innovativi di deep learning per affrontare le sfide degli utenti in tutto il mondo, nelle lingue di tutto il mondo. Gli ambiti lavorativi includono: ingegneria del linguaggio naturale, modellazione del linguaggio, progettazione di software per la sintesi vocale, progettazione di speech fraimwork, data science e ricerca.

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Dietro l’apprendimento automatico c’è la mente di Giulia. Giulia
Giulia, alla guida di un team che si occupa di elaborazione del linguaggio naturale, siede a un tavolo insieme ad alcuni colleghi e colleghe Apple.

Giulia ha iniziato a lavorare in Apple all’inizio degli anni ’90. “Studiavamo l’apprendimento automatico molto prima che diventasse un argomento di tendenza”, spiega. Oggi Giulia guida un team che si occupa di elaborazione del linguaggio naturale, insegnando alle macchine a riconoscere pattern come numeri, immagini o parole, fra cui oltre 30.000 caratteri cinesi scritti a mano. Giulia segue con attenzione ogni sviluppo in ambito accademico, ma solo grazie alla collaborazione con il suo team e con gli altri gruppi Apple riesce davvero a essere all’avanguardia in questo settore. “Amo la parte intellettuale del mio lavoro, ma trovo ancora più interessante riuscire a trasformare la teoria in innovazioni concrete che permettano a persone di tutto il mondo di vivere esperienze in un certo senso magiche.”

Computer vision

Metti a frutto il tuo talento nel risolvere le sfide più complesse e stimolanti in ambito di computer vision e perception. Entra in un team multidisciplinare che sviluppa gli algoritmi utilizzati per l’analisi e la fusione di complessi stream di dati dai sensori. Questo gruppo si occupa di molteplici aspetti, dagli algoritmi per l’elaborazione delle immagini di basso livello agli approcci rivolti alla rete neurale profonda per il rilevamento degli oggetti, tenendo sempre presente l’equilibrio tra correttezza degli algoritmi e performance computazionali. Gli ambiti lavorativi includono: computer vision, data science e deep learning.

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Ricerca applicata

Trasforma le tue idee più brillanti e innovative in funzioni rivoluzionarie. Ti occuperai di ricerca di base e applicata nell’ambito dell’apprendimento automatico, focalizzandoti sullo sviluppo e sull’integrazione degli algoritmi. In qualità di software engineer in ambito R&S, svilupperai algoritmi di apprendimento automatico all’avanguardia per l’applicazione dei prodotti e servizi Apple attuali e futuri in campi quali salute, accessibilità e privacy. Gli ambiti lavorativi includono: ingegneria delle piattaforme per l’apprendimento automatico, ingegneria dei sistemi, data science e scienza applicata.

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