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Resumen: Únase al equipo de Siri de Apple para diseñar, construir e implementar sistemas extraordinarios de aprendizaje automático, contribuyendo así al asistente inteligente más popular del mundo. Aspectos destacados: 1. Construir y potenciar al asistente inteligente más popular del mundo 2. Trabajar en modelado de aprendizaje automático (ML), algoritmos y plataformas de datos para Siri Global 3. Diseñar e implementar sistemas extraordinarios de aprendizaje automático ¡Únase al equipo de Siri de Apple! Contribuya a un equipo y una empresa que desarrollan productos, dispositivos personales y software diseñados para enriquecer la vida de las personas. Trabaje en la construcción y mejora del asistente inteligente más popular del mundo, que ayuda a millones de personas a cumplir sus tareas \- ¡simplemente preguntando! Siri Global tiene como objetivo llevar a Siri al siguiente nivel de inteligencia y capacidades en todos los idiomas y mercados. Desarrollamos modelos, sistemas y software de aprendizaje automático que comprenden las intenciones de cientos de millones de usuarios y sus miles de millones de solicitudes a Siri en Apple. En el equipo Global Scaling, Data, and Tools, trabajamos en modelado y algoritmos de ML, plataformas y tecnologías de datos, así como en ingeniería de productos de ML de extremo a extremo, con el fin de sorprender y deleitar a clientes de todo el mundo en los idiomas que hablan. **Descripción** Buscamos un ingeniero de herramientas de aprendizaje automático apasionado por colaborar con distintos equipos dentro de Siri y Apple. Se espera que diseñe, construya e implemente sistemas extraordinarios de aprendizaje automático que ayuden a Siri a satisfacer mejor las necesidades de nuestros usuarios. Creará y mejorará la precisión y las capacidades de los modelos y sistemas de Siri Global. Estamos interesados en ingenieros de aprendizaje automático "de pila completa" con sólida experiencia en ingeniería de software, investigación y potencial de liderazgo. ¿Le apasiona la creación de productos excepcionales en la intersección entre el aprendizaje automático y la ingeniería de software? El candidato ideal posee experiencia especializada en la construcción de soluciones escalables impulsadas por modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), gestión del ciclo de vida del aprendizaje automático, métodos de generación de datos, entrenamiento y evaluación de modelos, además de sólidos fundamentos y pasión por la ingeniería de software y el diseño de sistemas. Es fundamental poder profundizar en los últimos avances académicos o de investigación en aprendizaje automático, LLM y procesamiento del lenguaje natural (PLN), así como tener la capacidad de comunicar ideas técnicas complejas a diversos públicos, incluidos científicos investigadores, científicos de datos, ingenieros, diseñadores, gerentes y otros colaboradores dentro de Siri y Apple. **Cualificaciones preferidas** Experiencia en ciencia de datos y análisis, incluidas anotaciones de datos, análisis estadísticos, pruebas A/B y/o realización de experimentos e investigaciones en entornos de datos de uso a gran escala Persona proactiva capaz de equilibrar múltiples proyectos Experiencia en el ecosistema de desarrollo para iOS (por ejemplo, Swift, Objective\-C, CoreML o SiriKit) Experiencia en localización, internacionalización, traducción automática o tecnologías lingüísticas es un gran plus Título de maestría o doctorado en ciencias de la computación, ingeniería de software, aprendizaje automático, tecnologías lingüísticas o campos relacionados; también se considerarán candidatos sobresalientes con título de licenciatura o experiencia equivalente y varios años de experiencia significativa en ingeniería o productos **Cualificaciones mínimas** Experiencia comprobada en el desarrollo, lanzamiento y medición de sistemas de software basados en aprendizaje automático a escala industrial; experiencia trabajando en sistemas LLM o NLU a gran escala. Conocimientos y experiencia especializados en LLM u otros modelos fundamentales, idealmente demostrados mediante publicaciones o herramientas lanzadas, funciones basadas en modelos fundamentales y productos. Excelentes habilidades en ingeniería de software: dominio de al menos un lenguaje orientado a objetos (por ejemplo, Java, C\+\+, Objective\-C o Swift), lenguajes de secuencias de comandos (por ejemplo, Python, Ruby, bash) y marcos de aprendizaje profundo/aprendizaje automático (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch o CoreML) Capacidad sobresaliente para resolver problemas, pensamiento crítico, creatividad, organización, diseño e interacción interpersonal; capacidad para trabajar con ingenieros, científicos, diseñadores de todos los niveles y comunicarse eficazmente con la dirección, el liderazgo y socios multifuncionales
