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Apple

Ingeniero de IA Aplicada, Agent Harness

C++RustGo
Traducción automática. Consulta el original.

Sobre la oportunidad

Únete al equipo que está redefiniendo lo que puede ser un asistente profundamente personal e integrado.

Como parte de la organización Siri, ayudarás a dar forma a uno de los asistentes de IA más utilizados del mundo. Se ejecuta en nuestra próxima generación de Inteligencia Apple, con capacidades como la comprensión del contexto personal y la conciencia en pantalla, y está construido con la privacidad desde cero. Construimos el arnés, la base que convierte un modelo en un asistente que puede actuar. Este es un rol de ingeniería de sistemas para personas que entienden cómo se comportan los modelos de lenguaje grandes.

DESCRIPCIÓN

Un modelo no puede actuar por sí solo. El arnés ejecuta el bucle del agente, lleva el contexto y las herramientas al modelo, ejecuta las llamadas a las herramientas que realiza y transmite los resultados de forma fiable. Abarca modelos que se ejecutan en el dispositivo y modelos más grandes en Private Cloud Compute. Maneja todo, desde solicitudes de un solo turno hasta tareas largas de varios pasos que abarcan aplicaciones, sobreviven interrupciones y se reanudan limpiamente. Buscamos un ingeniero de sistemas sólido que domine el comportamiento de las LLMs. El trabajo es en tiempo real y con recursos limitados: las respuestas deben comenzar lo suficientemente rápido como para que un asistente de voz se sienta instantáneo, bajo estrictos límites de latencia, memoria y energía en todo, desde Mac y iPhone hasta Apple Watch. Las fallas rara vez tienen una sola causa. En una semana típica, podrías rastrear por qué se detiene una respuesta transmitida, hacer que las llamadas a herramientas se cancelen limpiamente cuando el usuario interrumpe, o reproducir una solicitud fallida para determinar si el modelo, el contexto o el tiempo de ejecución fueron los culpables. Cada cambio en el arnés cambia el comportamiento del modelo, por lo que medimos nuestro trabajo con evaluaciones, no solo con pruebas. Te unirás al equipo que posee el tiempo de ejecución principal y trabajarás junto a ingenieros e investigadores senior. También colaborarás estrechamente con los equipos de modelado, herramientas y contexto, y con equipos de aplicaciones y frameworks en Apple. Llevarás las funciones desde el diseño hasta la producción y crecerás en tu propiedad del sistema con el tiempo. Utilizarás arneses de agente todos los días mientras construyes uno para un asistente utilizado por cientos de millones de personas.

CALIFICACIONES MÍNIMAS

  1. Título de Grado en Informática o campo relacionado, con 2+ años de experiencia en la industria
  1. Sólidas habilidades de programación en un lenguaje de sistemas como Swift, C++, Rust, Objective-C o Go
  1. Sólida base en concurrencia, comunicación entre procesos y optimización del rendimiento
  1. Experiencia práctica en la creación de sistemas impulsados por LLM como agentes, llamadas a herramientas o diseño de prompts y contexto, a través de trabajo profesional o proyectos personales sustanciales
  1. Uso diario de herramientas de codificación de agentes como Claude Code, Codex o Pi, con opiniones informadas sobre lo que hace que sus arneses tengan éxito o fracasen
  1. Capacidad para comunicarse con claridad y progresar en problemas ambiguos

CALIFICACIONES PREFERIDAS

  1. Experiencia con Swift y desarrollo de plataformas Apple
  1. Experiencia en la creación de arneses de agentes, frameworks de orquestación o sistemas de uso de herramientas de varios pasos
  1. Experiencia con integración de inferencia de modelos, protocolos de streaming o sistemas cliente-servidor sensibles a la latencia
  1. Experiencia en el uso de evaluaciones para diagnosticar y mejorar el comportamiento de LLM
  1. Experiencia en el diseño de APIs o plataformas adoptadas por otros equipos de ingeniería
  1. Familiaridad con la ingeniería de privacidad y seguridad en sistemas de producción
  1. Participación activa en la investigación y práctica actuales en diseño de arneses de agentes, como ingeniería de contexto, uso de herramientas y agentes de largo alcance, con un historial de convertir nuevas ideas en mejoras prácticas

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