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Machine Learning Researcher - Apple Services Engineering - Generative Audio
Apple recrute un Machine Learning Researcher au sein de l’équipe Computational Music Technologies pour développer des technologies d’audio génératif. Le poste couvre les modèles de diffusion ou flow-matching, la génération vocale, le post-entraînement, la génération en temps réel et l’évaluation, avec Python, PyTorch ou JAX.
Repères sur Apple
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Détails de l’offre
La description complète publiée par Apple.
Join the Computational Music Technologies team, where we build the audio intelligence behind some of Apple’s most distinctive listening experiences. We shipped AutoMix, intelligent DJ-style transitions between tracks, and the Music Understanding Framework, our on-device audio feature extraction system. We’re now building the next generation of generative audio technology, including the foundational models that will underpin a range of new experiences for music lovers and creators across Apple.
Music is our passion, and so is doing the research right: rigorous evaluation, careful attention to artist and listener trust, and a bias toward shipping. Our team sits close to partners in research and engineering across Apple, and we’re given the resources and access to large GPU clusters to enable us to pursue ambitious, foundational work.
As a Machine Learning Researcher on the team, you’ll conduct research in generative audio using diffusion or flow-matching models, with a focus on one or more of the following areas: voice generation, researching vocal and speech synthesis alongside related audio and signal processing techniques; post-training and alignment techniques to improve output quality, controllability, and adherence to human preference; and realtime generation, developing architectures and distillation methods that bring generation latency down to the point where it can run live, including few-step and streaming approaches.
Alongside this, you’ll help build the foundations that everything above depends on: evaluation methodology, benchmarking against the state of the art, and questions of attribution. You’ll run experiments at scale on our own infrastructure, work closely with engineering, product, and design partners to turn research into real listening experiences, and stay connected to the broader research community. Is this you? If so, we’d love to hear from you.
A PhD in computer science, statistics, applied mathematics or related field Peer-reviewed publications at venues such as ICASSP, ISMIR, Interspeech, NeurIPS, ICLR, ICML or related Expertise in generative modelling, machine learning, music information retrieval or speech and audio processing Industry experience of coding in Python and PyTorch or JAX Excellent communication and presentation skills Deep expertise in one of the following areas: audio generation and editing, post-training of diffusion models, voice synthesis Experience integrating machine learning models into consumer-facing applications Love of music
Prérequis
- Peer-reviewed publications
- Expertise in generative modelling
- Expertise in machine learning
- Expertise in music information retrieval
- Expertise in speech and audio processing
- Excellent communication and presentation skills
- Experience integrating machine learning models into consumer-facing applications
- Love of music
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Vous mènerez des travaux de recherche sur les capacités de raisonnement des grands modèles de langage et les systèmes agentiques, de la formulation du problème aux expérimentations. Vous collaborerez avec des ingénieurs et chercheurs en apprentissage automatique, et pourrez publier vos résultats dans des conférences scientifiques. Le poste requiert une expérience de recherche en apprentissage automatique et un doctorat ou une expérience pratique équivalente en informatique ou dans un domaine technique connexe.
Vous rejoindrez l’équipe Apple AIML à Zürich pour concevoir et mettre en œuvre des solutions de recherche en raisonnement et en efficacité du machine learning. Les travaux portent notamment sur les grands modèles de langage, l’apprentissage par renforcement, la compression des modèles et les architectures efficaces. Le poste s’adresse à des personnes préparant un MSc ou un doctorat et ayant une expérience de recherche en machine learning, avec une maîtrise pratique de PyTorch ou JAX.
Vous contribuerez à la fiabilité, aux performances et à la capacité des plateformes de stockage et de données distribuées qui alimentent les services Apple. Le poste porte sur des systèmes à grande échelle sous Linux, notamment les stockages objet, les bases de données et les pipelines de données. Vous écrirez du code de production, diagnostiquerez des défaillances de systèmes distribués et participerez aux rotations d’astreinte et à la réponse aux incidents.
Le Client Partner développe les ventes d’Apple Ads auprès des opérateurs de jeux d’argent et des secteurs associés. Il conseille les clients sur leur stratégie publicitaire, développe les relations avec les opérateurs et agences, et contribue à leur croissance grâce à l’analyse de données. Le poste est basé à Londres et porte sur les paris sportifs et les casinos en ligne.
Le Platform Specialist accompagne les comptes stratégiques du secteur des jeux vidéo sur les plateformes publicitaires d’Apple, avec un portefeuille couvrant la région EMEA. Il s’appuie sur les données pour optimiser les campagnes, conseiller les clients et développer des partenariats durables. Le poste est rattaché au bureau de Londres et requiert une expérience en gestion de comptes ou en vente auprès de clients du secteur du jeu vidéo.
Au sein de l’équipe Privacy Preserving Measurement & Machine Learning d’Apple à Cambridge, vous développerez des systèmes de mesure et des logiciels qui préservent la confidentialité sur les appareils Apple. Le poste porte sur le développement logiciel à grande échelle, avec des technologies de protection de la vie privée, de cryptographie appliquée et d’apprentissage automatique.