Estados Unidos
Startekk Inc
Apple
Ingeniero de Diseño de SoC con Machine Learning
Estados Unidos
Cupertino, California, Estados Unidos · Austin, Texas, Estados Unidos
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
En Apple creemos que nuestros productos comienzan con nuestra gente. Al contratar un equipo diverso, impulsamos el pensamiento creativo. Al dar a ese equipo todo lo que necesita, impulsamos la innovación. Al contratar ingenieros increíbles, impulsamos la precisión. Y a través de nuestro proceso colaborativo, creamos experiencias memorables para nuestros clientes. Estos elementos se unen para hacer de Apple un entorno increíble para que las personas motivadas hagan el mejor trabajo de sus vidas.
Te convertirás en parte de un equipo de desarrollo práctico que establece el estándar en el cultivo de la excelencia, la creatividad y la innovación. Ven a ayudarnos a diseñar la próxima generación de productos revolucionarios de Apple. Buscamos un ingeniero con visión de futuro y excepcionalmente talentoso.
Como miembro de nuestro dinámico grupo, tendrás la rara y gratificante oportunidad de crear e implementar metodologías y soluciones con un alto impacto en los próximos productos que deleitarán e inspirarán a millones de clientes de Apple cada día.
En este puesto, estarás directamente involucrado en nuestros esfuerzos de diseño de SoC con machine learning, colaborando directamente con nuestros equipos internos multifuncionales, y utilizando tu experiencia en machine learning para mejorar la productividad y las optimizaciones en varias funciones relacionadas con el diseño de SoC, desde el diseño hasta la validación.
DESCRIPCIÓN
- Como miembro del equipo de diseño de SoC con machine learning, formarás parte de un equipo dinámico que está construyendo los procesadores de aplicaciones más eficientes del planeta, impulsando la próxima generación de productos de Apple.
- Tu experiencia en machine learning será fundamental para optimizar la eficiencia, la calidad y la velocidad de nuestro proceso de diseño de chips.
- Jugarás un papel crucial en el desarrollo de soluciones de IA generativa y machine learning para optimizaciones en Diseño RTL, Verificación y esfuerzos de Potencia/Rendimiento/Área.
- Colaborarás estrechamente con nuestros equipos multifuncionales internos, así como con la organización AIML en Apple, para comprender las necesidades específicas del dominio y adaptar las soluciones de machine learning a estos dominios.
- Como parte de este puesto, te mantendrás al tanto de las tecnologías emergentes en machine learning y diseño de chips para garantizar que nuestras soluciones sigan siendo de vanguardia.
- Experiencia previa en liderazgo es un plus.
CALIFICACIONES MÍNIMAS
Mínimo de BS + 10 años de experiencia relevante en la industria.
CALIFICACIONES PREFERIDAS
Experiencia práctica y conocimiento de IA generativa y métodos modernos de machine learning.
Experiencia con alguno de los siguientes: sistemas RAG, incluyendo modelos de incrustación, estrategias de recuperación y técnicas de optimización de contexto.
Desarrollo de pipelines de IA generativa.
Experiencia en evaluación y pruebas de IA, incluyendo el diseño de conjuntos de pruebas y la implementación de marcos de evaluación humana.
Experiencia con asistentes de codificación de IA.
Experiencia con protocolos de infraestructura de IA como MCP.
Experiencia con redes neuronales profundas y aprendizaje por refuerzo es un plus.
Sólida base matemática y comprensión de algoritmos y estructuras de datos.
Experiencia con frameworks actuales de deep learning, como PyTorch, TensorFlow, JAX o MLX.
Experiencia con lenguajes de descripción de hardware como Verilog, SystemVerilog o VHDL.
Se valorará la experiencia con flujos front end de diseño y verificación de chips:
Experiencia práctica en verificación con bancos de pruebas UVM.
Experiencia práctica con herramientas de front-end como análisis de temporización estática y CDC/RDC.
Sólidas habilidades de comunicación y colaboración, con la capacidad de trabajar eficientemente en equipos multifuncionales.
Máster o Doctorado con publicaciones relevantes preferido, pero no obligatorio.
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