苹果
SWE Intern - Machine Learning Engineer, Language Models
SWE Intern - Machine Learning Engineer, Language Models
发布于 大约 21 小时前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
深度学习
PyTorch
强化学习
自然语言处理
TensorFlow
JAX
生成模型
大语言模型
AI 估算 · 8k–12k
苹果为行业巨头，北京实习薪资有竞争力，LLM方向稀缺且需求大。
职位详情
关于这个职位
该实习职位位于苹果北京，专注于大型语言模型（LLM）的研发与应用
你将与顶尖工程师和科学家合作，参与预训练、架构设计、强化学习等核心工作，推动生成式模型在苹果产品中的落地
适合深度学习基础扎实、对LLM充满热情的在读硕士或博士
最低要求
Currently pursuing a Bachelor's degree or above (Master's or PhD) in Computer Science, Artificial Intelligence, or a related technical field
Solid understanding of deep learning concepts and strong interest in applying large language models to real-world products
Proficient programming skills in Python and one of the deep learning toolkits such as JAX, PyTorch, or Tensorflow
Ability to work in a collaborative environment
优先资格
Publication record in relevant top-tier conferences (e.g., NeurIPS, ICML, ICLR, COLM, ACL, NAACL, EMNLP)
Experience and proven track record in computer science competitions (e.g., ACM-ICPC, NOI/IOI, or Kaggle)
Experience in coding and training large language models
Knowledge in reinforcement learning, on-policy distillation
Familiarity with LLM context lengthening techniques
AI 洞察
优缺点分析
- 苹果品牌与海量用户场景，你的工作将直接影响数十亿用户的产品体验
- 直接参与最前沿的LLM研究和工程，技能成长迅速，业界认可度高
- 与全球顶尖AI科学家和工程师共事，学习机会珍贵
- LLM领域竞争激烈，对技术深度和创新能力要求高，实习周期内产出具影响力的成果不易
- 工作强度可能较大，需要快速学习和适应团队节奏
- 实习转正存在不确定性，需在有限时间内充分展现价值
- 适合深度学习基础扎实、对LLM有强烈热情、渴望在工业界前沿团队中快速成长的在校生
角色解读
- 实习期可接触工业级大规模模型训练，为转正为苹果AI研究员或工程师铺路
- 未来可深耕LLM算法，或向AI系统、ML基础设施方向发展
- 积累顶尖团队实战经验，为创业或攻读更高学位奠定基础
- 参与大型语言模型的预训练、架构优化和科学缩放，推动模型基础能力的提升
- 与团队合作改进强化学习、数据研究及内核优化（如pallas和triton），提升全栈性能
- 探索深度学习在苹果产品中的新颖应用，将研究成果转化为带来用户可感知的体验提升
- 扎实的深度学习理论基础，熟悉Transformer架构和LLM相关技术
- 熟练掌握Python及至少一种深度学习框架（JAX、PyTorch、TensorFlow）
- 有相关顶会论文或编程竞赛经历者优先，了解强化学习和长上下文技术为加分项
申请策略
- 苹果注重创新和用户体验，在求职信中可强调你对AI产品落地的见解
- 提前了解苹果已有AI产品（如Siri、Apple Intelligence），思考你的贡献方向
- 突出深度学习或NLP相关的项目经验，尤其是LLM训练、调优或应用案例
- 详细描述使用的框架（如PyTorch、JAX）和技能（分布式训练、混合精度等）
- 如有顶会论文、竞赛奖项（Kaggle、ACM-ICPC）或开源贡献，务必醒目展示
- 系统学习LLM最新论文（如GPT、Llama、Chinchilla），理解缩放法则和训练技巧
- 强化Python编程和PyTorch/JAX实践，动手实现简单LLM或参与开源项目
- 补充强化学习（PPO、DPO）和长上下文处理技术，提升匹配度
面试指南
- 对于技术问题，先阐述核心概念，再结合公式或图示，最后举例说明
- 对于项目描述，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出你的角色和量化成果
- 对于开放设计题，结构化思考：明确目标、拆分步骤、考虑trade-off
- 请解释Transformer的自注意力机制，并说明为什么它能处理长序列
- 描述你参与过的一个深度学习项目，包括挑战和解决思路
- 如何评估和优化LLM的推理效率？
- 你如何看待RLHF在LLM中的作用？
- 请设计一个实验来测试不同预训练数据量对下游任务的影响
匹配度报告
74
综合匹配度
顶尖大厂实习，前沿LLM方向，技术成长高，WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和行业前沿、愿意投入高强度学习的学生，对WLB要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利匹配
75中等
苹果实习薪资在行业内具有竞争力，但未明确具体数字，福利信息未提及。
薪资信号未披露 (8K-12K/月)
成长发展匹配
90较高
参与最前沿的LLM研究和工程，技术成长极快，但JD未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、深度学习、强化学习、JAX、PyTorch
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作制或WLB信息，地理位置为北京核心区域。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
80较高
苹果产品影响亿万用户，参与提升用户体验具备较高社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号delight millions of users
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs