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Apple

Engenheiro(a) de IA Aplicada, Agent Harness

C++RustGo
Tradução automática. Consulte o original.

Sobre a oportunidade

Junte-se à equipe que está redefinindo o que um assistente profundamente pessoal e integrado pode ser.

Como parte da organização Siri, você ajudará a moldar um dos assistentes de IA mais utilizados do mundo. Ele é executado em nossa próxima geração de Apple Intelligence, com recursos como compreensão de contexto pessoal e consciência na tela, e é desenvolvido com foco em privacidade desde a sua concepção. Nós construímos a estrutura, a base que transforma um modelo em um assistente capaz de agir. Esta é uma função de engenharia de sistemas para pessoas que entendem como os modelos de linguagem grandes se comportam.

DESCRIÇÃO

Um modelo não pode agir por conta própria. O harness executa o loop do agente, carrega contexto e ferramentas para o modelo, executa as chamadas de ferramenta que ele faz e transmite os resultados de volta de forma confiável. Ele abrange modelos rodando no dispositivo e modelos maiores em Private Cloud Compute. Ele lida com tudo, desde solicitações de um único turno até tarefas longas de múltiplos passos que abrangem aplicativos, sobrevivem a interrupções e retomam de forma limpa. Estamos procurando um(a) engenheiro(a) de sistemas forte que seja fluente em como LLMs se comportam. O trabalho é em tempo real e com recursos limitados: as respostas devem começar rápido o suficiente para que um assistente de voz pareça instantâneo, sob limites rigorosos de latência, memória e energia em tudo, de Mac e iPhone a Apple Watch. Falhas raramente têm uma única causa. Em uma semana típica, você pode rastrear por que uma resposta transmitida trava, fazer com que as chamadas de ferramenta sejam canceladas de forma limpa quando o usuário interrompe, ou reproduzir uma solicitação falha para determinar se o modelo, o contexto ou o runtime foi o culpado. Cada mudança no harness muda como o modelo se comporta, então medimos nosso trabalho com avaliações (evals), não apenas testes. Você se juntará à equipe que possui o runtime principal e trabalhará ao lado de engenheiros(as) seniores e pesquisadores(as). Você também fará parcerias próximas com as equipes de modelagem, ferramentas e contexto, e com equipes de aplicativos e frameworks em toda a Apple. Você levará recursos do design à produção e aumentará sua propriedade do sistema ao longo do tempo. Você usará harnesses de agente todos os dias enquanto constrói um para um assistente usado por centenas de milhões de pessoas.

QUALIFICAÇÕES MÍNIMAS

  1. Bacharelado em Ciência da Computação ou área relacionada, com 2+ anos de experiência na indústria
  1. Fortes habilidades de programação em uma linguagem de sistemas como Swift, C++, Rust, Objective-C ou Go
  1. Sólida base em concorrência, comunicação interprocessos e otimização de desempenho
  1. Experiência prática na construção de sistemas baseados em LLM como agentes, chamadas de ferramentas ou design de prompts e contexto, através de trabalho profissional ou projetos pessoais substanciais
  1. Uso diário de ferramentas de codificação de agentes como Claude Code, Codex ou Pi, com opiniões informadas sobre o que faz seus harnesses terem sucesso ou falharem
  1. Capacidade de se comunicar claramente e progredir em problemas ambíguos

QUALIFICAÇÕES PREFERENCIAIS

  1. Experiência com Swift e desenvolvimento de plataforma Apple
  1. Experiência na construção de harnesses de agentes, frameworks de orquestração ou sistemas de uso de ferramentas de múltiplos passos
  1. Experiência com integração de inferência de modelos, protocolos de streaming ou sistemas cliente-servidor sensíveis à latência
  1. Experiência usando avaliações (evals) para diagnosticar e melhorar o comportamento de LLM
  1. Experiência no design de APIs ou plataformas adotadas por outras equipes de engenharia
  1. Familiaridade com engenharia de privacidade e segurança em sistemas de produção
  1. Engajamento ativo com pesquisas e práticas atuais em design de harness de agentes, como engenharia de contexto, uso de ferramentas e agentes de longo alcance, com um histórico de transformar novas ideias em melhorias práticas

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