Research Scientist Intern – Human-Centric Generative AI
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Zürich Praktikum 1985 - 1985 € / Monat (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Apple Inc.

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und verbessere Algorithmen für computer vision und generative KI.
  • Arbeitgeber: Apple, ein führendes Unternehmen in Technologie und Innovation.
  • Mitarbeitervorteile: Praktische Erfahrung, Networking-Möglichkeiten und Zugang zu modernster Technologie.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von Apple-Produkten und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
  • Gewünschte Qualifikationen: Starkes Verständnis moderner Machine Learning Techniken und Programmierkenntnisse in Python.
  • Andere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 1985 - 1985 € pro Monat.

Bei Apple verbessern wir den Stand der Technik, um das Leben unserer Kunden weltweit zu bereichern. Die European Vision Group (EVG) widmet sich der grundlegenden und angewandten Forschung in den Bereichen Computer Vision und maschinelles Lernen, mit dem Fokus auf die Bereicherung der menschlichen Kommunikation. Unser Team hat bahnbrechende, menschenzentrierte Visionstechnologien entwickelt, die von Millionen weltweit genutzt werden, darunter Persona für Apple Vision Pro und die Körperverfolgung in ARKit. Diese Innovationen sind das Ergebnis von erstklassiger Forschung kombiniert mit erstklassigem Engineering.

Wir suchen zwei Forschungspraktikanten, die leidenschaftlich daran interessiert sind, die Zukunft der Apple-Produkte mitzugestalten und begeistert sind, zur nächsten Welle von transformativen Computer Vision-Erlebnissen beizutragen.

Beschreibung

Diese Position erfordert hochmotivierte Personen, die uns im schnelllebigen Bereich der großangelegten Modelle für menschenzentrierte 3D-Darstellungen unterstützen möchten. Sie sind verantwortlich für die Entwicklung, Implementierung, Evaluierung und Verbesserung von Computer Vision- und GenAI-Algorithmen, die fotorealistische Menschen in komplexen und vielfältigen Szenarien modellieren.

Mögliche Praktikumsbereiche:

  • Menschenzentrierte Video-Diffusionsmodelle
  • 3D-Rekonstruktion von Menschen
  • Menschenzentrierte Generative Modelle
  • Gesicht- und Körperverfolgung
  • Mensch-Objekt-Interaktion
  • Fortgeschrittene neuronale Rendering-Techniken
  • Neuronale Simulationstechniken
  • Energieeffizientes Deep Learning

Mindestens erforderliche Qualifikationen:

  • Starkes Verständnis moderner Techniken des maschinellen Lernens (z.B. generative, multimodale und fundamentale Modelle, Videoverständnis und selbstüberwachtes Lernen).
  • Starkes Verständnis moderner Ansätze zur 3D-Rekonstruktion und -Rendering (z.B. MVS, NeRF, Gaussian Splatting).
  • Fließende Kenntnisse in Python und Machine Learning-Frameworks (z.B. PyTorch) sind erforderlich.
  • Exzellente Kommunikations- und Teamfähigkeiten.
  • Gute Problemlösungs- und analytische Denkfähigkeiten.
  • Studium eines MSc oder PhD in Informatik oder einem verwandten Bereich.
  • PhD-Studierende werden für forschungsorientierte Praktika bevorzugt.
  • Am Ende des Praktikums müssen Sie an die Universität zurückkehren, um Ihre Ausbildung fortzusetzen, oder das Praktikum muss die letzte Voraussetzung für Ihren Abschluss sein.

Bevorzugte Qualifikationen:

  • Praktische Erfahrung mit Bild- oder Video-Diffusionsmodellen, 3D-generativen Modellen, Gaussian Splatting oder Vision Foundation-Modellen.
  • Praktische Erfahrung mit Algorithmen zur Menschenmodellierung (z.B. Skelettverfolgung, Körperform- und Posenmodelle, Haar- und Bekleidungsmodellierung).
  • Veröffentlichungen auf Top-Konferenzen wie CVPR, ECCV, ICCV, NeurIPS oder SIGGRAPH sind von Vorteil.
  • Verfügbarkeit für mindestens 6 Monate ist bevorzugt.
  • Branchenerfahrung ist von Vorteil.

Bei Apple sind wir nicht alle gleich. Und das ist unsere größte Stärke. Wir ziehen die Unterschiede in dem, wer wir sind, was wir erlebt haben und wie wir denken, in Betracht. Denn um Produkte zu schaffen, die allen dienen, glauben wir daran, alle einzubeziehen. Daher verpflichten wir uns, alle Bewerber fair und gleich zu behandeln. Wir werden mit Bewerbern zusammenarbeiten, um angemessene Vorkehrungen zu treffen.

Research Scientist Intern – Human-Centric Generative AI Arbeitgeber: Apple Inc.

Apple ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Talente in einem dynamischen Umfeld fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Vielfalt und Inklusion, was es unseren Mitarbeitern ermöglicht, ihre einzigartigen Perspektiven einzubringen und gemeinsam an bahnbrechenden Technologien zu arbeiten. Zudem bieten wir umfangreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und ein inspirierendes Arbeitsumfeld in einer der aufregendsten Städte Europas.
Apple Inc.

Kontaktperson:

Apple Inc. HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Research Scientist Intern – Human-Centric Generative AI

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach informellen Gesprächen oder Mentoring – viele sind bereit, ihre Erfahrungen zu teilen.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und mache dich mit den neuesten Trends in der KI und Computer Vision vertraut. Zeige dein Wissen über generative Modelle und 3D-Rekonstruktion – das wird Eindruck machen!

Tipp Nummer 3

Sei proaktiv und zeige deine Leidenschaft! Teile deine Projekte oder Forschungsergebnisse auf GitHub oder in Blogs. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch arbeiten kannst.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! Das gibt dir die beste Chance, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, deine Bewerbung individuell anzupassen – zeige, warum du perfekt zu Apple passt!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Research Scientist Intern – Human-Centric Generative AI

Moderne Machine Learning Techniken
Generative Modelle
Multi-Modale Modelle
Videoverstehen
Selbstüberwachtes Lernen
3D Rekonstruktion
Rendering Techniken
Fluency in Python
Machine Learning Frameworks (z.B. PyTorch)
Kommunikationsfähigkeiten
Zusammenarbeitsfähigkeiten
Analytisches Denken
Problemlösungsfähigkeiten
Erfahrung mit Bild- oder Video-Diffusionsmodellen
Erfahrung mit menschlichen Modellierungsalgorithmen

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach Menschen, die leidenschaftlich sind und ihre Ideen klar kommunizieren können. Zeig uns, was dich motiviert und warum du Teil unseres Teams werden möchtest!

Mach es konkret!: Verwende spezifische Beispiele aus deinem Studium oder Projekten, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Wenn du über deine Erfahrungen mit Machine Learning oder Computer Vision sprichst, nenn konkrete Technologien oder Frameworks, die du verwendet hast. Das macht deine Bewerbung greifbarer für uns.

Achte auf die Details!: Stell sicher, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden Korrektur lesen oder nutze Tools, um sicherzustellen, dass alles passt, bevor du es abschickst.

Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie an die richtige Stelle gelangt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Außerdem kannst du dort auch mehr über uns und unsere Projekte erfahren!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Apple Inc. vorbereitest

Verstehe die Technologien

Mach dich mit den neuesten Trends in der Computer Vision und generativen KI vertraut. Lies aktuelle Forschungsarbeiten und Blogs, um ein tiefes Verständnis für die Technologien zu entwickeln, die Apple verwendet. Das zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft für das Thema.

Bereite praktische Beispiele vor

Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du während deines Studiums oder deiner bisherigen Praktika gesammelt hast. Sei bereit, diese zu diskutieren und zu erklären, wie sie relevant für die Position sind. Zeige, wie du Probleme gelöst und innovative Ansätze verfolgt hast.

Kommunikation ist der Schlüssel

Da die Stelle auch gute Kommunikationsfähigkeiten erfordert, übe, komplexe technische Konzepte einfach und klar zu erklären. Du solltest in der Lage sein, deine Ideen sowohl im Team als auch gegenüber Nicht-Experten verständlich zu machen.

Fragen stellen

Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du am Ende des Interviews stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten des Teams oder den Herausforderungen, denen sie gegenüberstehen.

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Standort: Zürich
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