Apple conçoit des appareils électroniques, des systèmes d'exploitation et des services numériques, dont l'iPhone, le Mac et l'App Store.
Machine Learning Engineering Intern, Personal Agentic Search
Vous contribuerez à concevoir, prototyper et évaluer des systèmes de machine learning pour la recherche personnelle et la récupération d’informations. Le stage porte sur le NLP, les grands modèles de langage et la recherche, avec des workflows agentiques et du machine learning embarqué. Vous collaborerez avec des chercheurs et ingénieurs pour transformer des idées de recherche en expériences destinées aux utilisateurs.
Repères sur Apple
- Domaine officiel
- apple.com
- Offres ouvertes
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Détails de l’offre
La description complète publiée par Apple.
At Apple, we build products that become part of people's lives. Every day, people rely on their devices to hold their messages, documents, photos, and notes. The Personal Agentic Search team uses Apple Intelligence to help them find and act on that information in natural, intuitive ways. We are engineers and researchers building AI-powered agents that understand a person's context, reason over their personal data, and retrieve exactly what they need, all while preserving the privacy Apple users expect.
As an intern, you will help build and evaluate the machine learning systems behind these experiences and see your work shape features that millions of people could use. This internship sits at the intersection of NLP, large language models, and information retrieval. You will work on real projects alongside experienced engineers and researchers, helping turn research ideas into robust, user-facing experiences. We are looking for someone with a strong foundation in computer science and machine learning, and a real curiosity about how language models and search systems work.
You don't need to be an expert in every area, but you should be excited about applying ML to hard, user-centered problems.
- Design, prototype, and evaluate ML-driven approaches to personal search and retrieval, using LLMs, embeddings, and on-device machine learning.
- Explore agentic workflows in which LLMs plan, call tools, and reason over multi-step search tasks.
- Build and improve NLP components such as query understanding, semantic retrieval, ranking, and re-ranking. Run experiments, analyze results, and develop metrics and datasets to measure search quality and model performance.
- Collaborate closely with AI/ML researchers and senior engineers to turn research ideas into robust, user-facing experiences. Write clean, efficient, and well-tested code in languages like Python, Swift, and C++. Present your findings and learnings to the team. Currently pursuing a BS, MS, or PhD in Computer Science, Machine Learning, or a related field. Strong foundation in computer science fundamentals (data structures, algorithms, software design) and proficiency in at least one programming language such as Python, Swift, C++, or Java. Solid foundation in machine learning and working knowledge of NLP fundamentals (tokenization, embeddings, language modeling, text classification), gained through coursework, research, personal projects, or professional experience. Strong communication and collaboration skills, with a desire to work in a team environment. Familiarity with LLM architectures (e.g., Transformers, attention mechanisms) and how they are trained and applied. Familiarity with search and retrieval algorithms, such as indexing, ranking, nearest-neighbor search, and relevance evaluation. Experience with agentic LLM workflows, such as planning, tool calling, and multi-step reasoning. Experience with on-device machine learning or privacy-preserving ML approaches. Experience designing experiments, metrics, and datasets to evaluate model or search quality. Proficiency in more than one of Python, Swift, and C++.
Prérequis
- Currently pursuing a BS, MS, or PhD in Computer Science, Machine Learning, or a related field.
- Strong foundation in computer science fundamentals and proficiency in at least one programming language such as Python,
- Solid foundation in machine learning and working knowledge of NLP fundamentals.
- Strong communication and collaboration skills, with a desire to work in a team environment.
- Familiarity with LLM architectures and how they are trained and applied.
- Familiarity with search and retrieval algorithms.
- Experience with agentic LLM workflows.
- Experience with on-device machine learning or privacy-preserving ML approaches.
- Experience designing experiments, metrics, and datasets to evaluate model or search quality.
- Proficiency in more than one of Python, Swift, and C++.
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Combien coûte la recherche d’un contact ?
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Screeningpass rassemble des offres de stage, d’alternance et d’emploi publiées par les entreprises. Pour une offre, Screeningpass trouve une personne à contacter dans l’entreprise, cherche son e-mail professionnel et prépare un message à partir de votre CV. Voir le fonctionnement en détail.
D’autres offres chez Apple
183 autres offres actuellement disponibles.
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.