Apprentissage machine et IA
Un travail novateur.
Une expérience magique.

Nos Ă©quipes d’apprentissage machine et d’intelligence artificielle intègrent Ă tous les produits łÉČ˰ć91ĘÓƵdes capacitĂ©s jusque-lĂ inimaginables, qui profitent Ă des millions d’utilisateurs. Comme le matĂ©riel et les logiciels łÉČ˰ć91ĘÓƵfonctionnent main dans la main, nos chercheurs et ingĂ©nieurs collaborent efficacement afin d’amĂ©liorer l’expĂ©rience des utilisateurs tout en protĂ©geant leurs donnĂ©es. Venez changer le cours des choses grâce aux produits que vous crĂ©ez et aux recherches que vous publiez.

Trouvez une équipe et commencez un nouveau chapitre de votre histoire.
Infrastructure d’apprentissage machine
Posez des fondations robustes pour certains des produits łÉČ˰ć91ĘÓƵles plus novateurs. Au sein de cette Ă©quipe, vous fournirez les meilleurs outils de calcul, de stockage et d’analytique Ă la crème des chercheurs, pour que ces derniers puissent relever les plus grands dĂ©fis de l’apprentissage machine. Et comme vous travaillerez chez Apple, votre Ă©quipe innovera dans tous les aspects : matĂ©riel, logiciels et algorithmes. Les champs d’expertise comprennent l’ingĂ©nierie des systèmes dorsaux, des plateformes et des systèmes, ainsi que la science des donnĂ©es.
Apprentissage en profondeur et par renforcement
Joignez-vous à une équipe de recherche et d’ingénierie qui a fait ses preuves dans différentes méthodes d’apprentissage machine : apprentissage supervisé ou non, modèles génératifs, apprentissage temporel, apprentissage multimodal, apprentissage par renforcement profond, apprentissage par renforcement inverse, théorie de la décision et théorie des jeux. Cette équipe repousse les limites de l’apprentissage en profondeur et de l’IA pour résoudre des problèmes concrets et d’envergure. Les champs d’expertise comprennent la recherche ainsi que l’apprentissage en profondeur et par renforcement.
Traitement du langage naturel et technologies vocales
Cette équipe de recherche appliquée regroupe des scientifiques d’un vaste éventail de domaines liés au traitement du langage naturel. Joignez-vous à elle pour travailler sur la compréhension du langage naturel, la traduction automatique, la reconnaissance d’entités nommées, les systèmes de questions-réponses, la segmentation en sujets et la reconnaissance automatique de la parole. Cette équipe fait généralement appel à des mégadonnées et à des méthodes d’apprentissage machine novatrices pour relever des défis relatifs à l’expérience utilisateur partout dans le monde – dans toutes les langues. Les champs d’expertise comprennent l’ingénierie du langage naturel, la modélisation du langage, l’ingénierie des logiciels de synthèse vocale, l’ingénierie des cadres de traitement de la parole, la science des données et la recherche.

Vision artificielle
Venez résoudre les problèmes les plus corsés en matière de vision et de perception artificielles. Joignez-vous à une équipe multidisciplinaire qui conçoit des algorithmes servant à analyser et à combiner des flux de données complexes provenant de capteurs. Cette équipe travaille sur une variété de projets – des algorithmes de bas niveau pour le traitement d’image jusqu’aux réseaux neuronaux en profondeur pour la détection d’objets – tout en veillant au maintien d’un équilibre entre l’exactitude des résultats et la puissance de calcul. Les champs d’expertise comprennent la vision artificielle, la science des données et l’apprentissage en profondeur.
Recherche appliquée
Transformez des idĂ©es brillantes en fonctionnalitĂ©s rĂ©volutionnaires. Vous participerez Ă des recherches fondamentales et appliquĂ©es sur l’apprentissage machine, axĂ©es Ă la fois sur la crĂ©ation d’algorithmes et sur leur intĂ©gration. Ă€ titre d’ingĂ©nieur en recherche et dĂ©veloppement logiciels, vous concevrez des algorithmes de pointe pour l’apprentissage machine, qui propulseront des produits et services łÉČ˰ć91ĘÓƵactuels et Ă venir, par exemple en santĂ©, en accessibilitĂ© et en confidentialitĂ©. Les champs d’expertise comprennent l’ingĂ©nierie des plateformes d’apprentissage machine, l’ingĂ©nierie des systèmes, la science des donnĂ©es et la science appliquĂ©e.