Apprentissage automatique et intelligenceĚýartificielle

Le travail est novateur.
L’expérience est magique.

Groupe d’employĂ©s de l’équipe Apprentissage automatique et intelligence artificielle chez łÉČ˰ć91ĘÓƵdiscutant dans un bureau.

Les employĂ©s spĂ©cialisĂ©s dans l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle chez łÉČ˰ć91ĘÓƵcrĂ©ent des expĂ©riences fantastiques Ă  travers chacun de nos produits, pour que des millions de clients puissent faire des choses qui leur auraient semblĂ© impossibles. Parce que chez Apple, le matĂ©riel et les logiciels ne font qu’un, sur tous les appareils, ces chercheurs et ingĂ©nieurs collaborent plus efficacement pour amĂ©liorer l’expĂ©rience des utilisateurs tout en protĂ©geant les donnĂ©es de ceux-ci. Venez participer Ă  cette aventure avec les produits que vous crĂ©erez et les recherches que vous publierez.

Pour Cécile, la collaboration
donne un coup d’accélérateur
Ă  l’apprentissageĚýautomatique.
L’histoire de Cécile
Cécile, responsable ingénierie chez Apple, discute avec d’autres employés dans un bureau d’Apple.

N’importe quel emoji peut faire sourire, mais il faut des personnes de talent pour faire sourire unĚýAnimoji. CĂ©cile et ses collègues s’assurent qu’il reflète instantanĂ©ment les expressions des utilisateurs. En tant qu’Engineering Manager chez Apple, CĂ©cile fait partie d’une Ă©quipe chargĂ©e de dĂ©velopper les couches de logiciels qui, en rendant possible l’accĂ©lĂ©ration matĂ©rielle des rĂ©seaux neuronaux sur les plateformesĚýApple, garantissent le fonctionnement en temps rĂ©el de nombreuses applications. Grâce Ă  l’approche novatrice de son Ă©quipe, l’exĂ©cution s’effectue sur l’appareil, ce qui offre Ă  nos clients de meilleures performances et une plus grande efficacitĂ© Ă©nergĂ©tique, tout en prĂ©servant la confidentialitĂ© de leurs donnĂ©es. Selon CĂ©cile, ces expĂ©riences client exceptionnelles Ă©manent de la collaboration de personnes venues d’horizons diffĂ©rents et porteuses de points de vue divers et variĂ©s. «ĚýłÉČ˰ć91ĘÓƵattire diffĂ©rents types d’ingĂ©nieurs hautement qualifiĂ©s. Ainsi, chaque fois que nous nous rĂ©unissons pour travailler, nous sommes inspirĂ©s par ce subtil esprit d’excellence.Ěý»

Trouvez une Ă©quipe et Ă©crivez votre propreĚýhistoire.

Infrastructure d’apprentissage automatique

Élaborez les fondements de certains produits łÉČ˰ć91ĘÓƵparmi les plus innovants. En tant que membre de cette Ă©quipe, vous ferez le lien entre les chercheurs internationaux les plus brillants et les meilleurs outils informatiques, de stockage et d’analyse au monde, pour travailler sur les dĂ©fis les plus complexes de l’apprentissage automatique. Comme il s’agit d’Apple, votre Ă©quipe devra innover dans tous les domainesĚý: matĂ©riel, logiciels, algorithmes... Tout y sera. Les domaines d’activitĂ© incluent l’ingĂ©nierie de backend, de plateforme et des systèmes, ainsi que la science des donnĂ©es.

Apprentissage approfondi et apprentissage par renforcement

Rejoignez une Ă©quipe de chercheurs et d’ingĂ©nieurs avec une solide expĂ©rience dans diffĂ©rentes mĂ©thodes d’apprentissage automatiqueĚý: apprentissage supervisĂ© ou non, modèles gĂ©nĂ©ratifs, apprentissage temporel, flux entrants multimodaux, apprentissage par renforcement profond, apprentissage par renforcement inverse, thĂ©orie dĂ©cisionnelle et thĂ©orie des jeux. Cette Ă©quipe se plonge dans la recherche en matière d’apprentissage approfondi et d’intelligence artificielle pour rĂ©soudre des problèmes du monde rĂ©el, Ă  grande Ă©chelle. Les champs d’action incluent l’apprentissage approfondi, l’apprentissage par renforcement, et la recherche.

Traitement du langage naturel et technologies vocales

Ce groupe réunit des scientifiques pratiquant des recherches concrètes dans une grande variété de domaines liés au traitement du langage naturel. Rejoignez-le et travaillez sur la compréhension du langage naturel, la traduction automatique, la reconnaissance des entités nommées, la réponse aux questions, la segmentation des sujets et la reconnaissance vocale automatique. Les recherches de cette équipe se basent en général sur un grand nombre de données et de méthodes innovantes en apprentissage approfondi pour s’atteler aux défis rencontrés par les utilisateurs du monde entier, dans de nombreuses langues. Les domaines d’activité incluent l’ingénierie du langage naturel, la modélisation linguistique, l’ingénierie logicielle de reconnaissance et synthèse vocale, l’ingénierie des structures vocales, la science des données et la recherche.

On parle d’apprentissage automatique, mais Giulia aussi continue d’apprendre. L’histoire de Giulia
Giulia, responsable de l’équipe chargée du traitement automatique du langage naturel, assise à une table avec d’autres employés Apple.

Giulia a commencĂ© Ă  travailler chez łÉČ˰ć91ĘÓƵau dĂ©but des annĂ©esĚý90. «ĚýNous avons travaillĂ© sur l’apprentissage automatique avant tout le mondeĚý», explique-t-elle. Aujourd’hui, Giulia est responsable de l’équipe chargĂ©e du traitement automatique du langage naturel. Il s’agit d’apprendre aux machines Ă  reconnaĂ®tre des modèles tels que des nombres, des images ou des mots, yĚýcompris plus de 30Ěý000 caractères chinois manuscrits. Bien qu’elle suive de très près les dernières avancĂ©es de la recherche dans ce domaine, Giulia explique que la collaboration avec son Ă©quipe et avec d’autres groupes au sein d’łÉČ˰ć91ĘÓƵl’aide Ă  rester Ă  la pointe de toutes les nouveautĂ©s. «ĚýJ’adore relever des dĂ©fis intellectuels, mais ce que j’aime par-dessus tout, c’est transformer des idĂ©es en vĂ©ritable innovation – et ajouter cette touche de magie Ă  la vie de millions de personnes Ă  travers le monde.Ěý»

Vision artificielle

Venez résoudre les problèmes les plus complexes de perception et de vision par ordinateur. Rejoignez une équipe multidisciplinaire qui conçoit des algorithmes pour analyser et fusionner des flux de données issus de capteurs. Cette équipe traite un grand nombre de sujets, allant des algorithmes de traitement d’image bas niveau jusqu’aux approches de réseau neuronal profond pour la détection d’objets, en prenant toujours en compte l’équilibre entre l’exactitude des algorithmes et la performance informatique. Les champs d’action incluent la vision artificielle, la science des données et l’apprentissage approfondi.

Recherche appliquée

Transformez des idĂ©es avant-gardistes en fonctionnalitĂ©s rĂ©volutionnaires. Vous prendrez part Ă  des recherches sur l’apprentissage automatique de base et appliquĂ©, centrĂ©es Ă  la fois sur le dĂ©veloppement et sur l’intĂ©gration d’algorithmes. En tant qu’ingĂ©nieur logiciel R&D, vous dĂ©velopperez des algorithmes d’apprentissage automatique de pointe qui seront appliquĂ©s aux produits łÉČ˰ć91ĘÓƵactuels et futurs et Ă  des services dans des domaines tels que la santĂ©, l’accessibilitĂ© et la confidentialitĂ©. Les champs d’action incluent l’ingĂ©nierie de plateforme de l’apprentissage automatique, l’ingĂ©nierie des systèmes, la science des donnĂ©es et la science appliquĂ©e.