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Machine Learning Engineer — Foundation Models
Machine Learning Engineer — Foundation Models
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Foundation Models
Jax
Llm
Pytorch
Tensorflow
多模态学习
模型架构
预训练
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
前沿基础模型研究岗，技术成长与学术影响力突出，但JD未披露薪资与WLB细节。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
9.0万
比机器学习工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 610 个在招 · 其中机器学习工程 14 个
市场机会
选择面较广
北京 · 机器学习工程 · 约 560 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位在苹果基础模型团队，负责构建和训练文本、图像、语音、视频等多模态基础模型，聚焦预训练、模型架构、LLM规模化训练及相关基础设施，并将研究成果应用于苹果产品
你将与顶尖工程师和研究者合作，开展长期创新研究并发表顶级会议论文
最低要求
计算机科学或相关技术领域博士，或具备同等实践经验
在机器学习研究或工程方面有已证明的专业能力
具有使用 JAX、TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习工具包的实践经验
线性代数和统计学方面扎实的数学基础
英语和普通话流利
工作职责
专注于预训练、模型架构、LLM 的科学规模化以及相关基础设施
设计与产品和业务需求相匹配的高效模型架构
提出研究计划以推进对机器学习的理解，并通过实现和实验执行这些计划，与同事协作
优化相关工作流和/或基础设施，以提高训练效率和规模
与 Apple 内部更广泛的团队合作
优先资格
能够提出研究问题、设计实验，并实施和沟通解决方案
能够在多元、协作的环境中茁壮成长
在相关会议（如 NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、CVPR、ICCV、ECCV、ACL、EMNLP）有发表记录
有竞技编程经验（如 ICPC、NOI/IOI 或同等竞赛）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与Apple基础模型和多模态模型研发，平台和产品落地场景强
- 研究与工程并重，鼓励顶会发表，利于积累学术影响力
- 与顶尖工程师/研究者合作，接触大规模训练基础设施和前沿问题
- 北京地点，英语普通话双语环境
- 基础模型预训练和规模化训练对工程与数学能力要求高，学习曲线陡峭
- 研究目标长期且不确定，需要较强自驱力和实验迭代耐心
- 跨团队协作多，沟通与项目推进要求高
- 适合具备博士或同等研究背景、热爱基础模型研究、愿意在工程与学术之间持续深耕的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可沿基础模型研究科学家/工程师路径深入，成为预训练、架构或规模化方向专家
- 有机会参与长期创新研究并发表顶会论文，积累学术与产业影响力
- 随着经验提升，可承担技术方向规划或跨团队项目负责人角色
- 负责基础模型（文本、图像、语音、视频等多模态）的预训练与模型架构设计
- 开展LLM规模化训练研究，设计实验并推动训练效率与规模优化
- 建设或优化训练相关基础设施和工作流，并与Apple内部跨团队协作
- 将研究成果应用于Apple产品，并在顶级学术会议发表论文
- 扎实的机器学习研究与工程能力，熟悉JAX/TensorFlow/PyTorch
- 线性代数、统计学等数学基础，理解深度学习模型训练与评估
- 能独立提出研究问题、设计实验并清晰沟通解决方案
- 英语和普通话流利，具备跨团队协作能力
申请策略
- 申请前了解Apple基础模型团队公开研究和产品方向，准备针对性问题
- 准备学术报告或项目演示，清晰说明个人贡献和技术取舍
- 突出ML研究/工程经历，尤其是预训练、LLM、多模态或规模化训练项目
- 量化模型效果、训练效率、数据规模等成果，展示端到端实验能力
- 列出JAX/TensorFlow/PyTorch实战经验及数学基础相关课程/项目
- 有顶会论文、竞赛经历或开源项目应放在显眼位置
- 补强分布式训练、大规模数据处理和训练基础设施优化经验
- 准备一个能体现研究问题提出、实验设计、结果分析完整闭环的案例
面试指南
- 用“背景-问题-方法-结果-反思”结构讲项目，突出个人贡献和量化结果
- 技术问题先讲原理和假设，再讲实验设计、指标和取舍
- 研究动机题结合团队方向、个人长期兴趣和产品落地价值
- 请介绍你参与过的一个基础模型/LLM预训练项目，你的具体贡献是什么？
- 如何设计实验验证一种新的模型架构或训练策略有效？
- 你如何优化大规模训练的效率和稳定性？遇到过哪些问题？
- 请解释你在多模态模型理解与生成方面的研究经验
- 为什么选择Apple基础模型团队？你希望发表哪类研究成果？
职位点评
薪资福利78
成长发展95
工作生活58
使命价值82
薪资福利
78中等
JD未披露薪资和福利，但岗位对博士与深度学习研究经验要求高，技能稀缺性可能带来较强薪酬谈判空间；稳定性与具体福利需在面试中确认。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–12.0万/月）
成长发展
95较高
职位聚焦基础模型预训练、LLM规模化和多模态研究，明确鼓励顶会发表与跨团队合作，技术成长和学术影响力突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Foundation Models、LLM、JAX、TensorFlow、PyTorch、多模态学习、预训练、模型架构
成长机会长期研究项目、与世界级机器学习工程师和研究者合作、在顶级学术会议发表成果
业务类型ambiguous
工作生活
58较低
JD未提及办公模式、弹性或加班信息，工作地点在北京，生活便利性需结合具体办公地点判断。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
82较高
基础模型和LLM属于前沿方向，研究成果可应用于Apple产品并影响下一代产品体验，但JD未强调社会使命。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号塑造下一代 Apple 产品、影响 Apple 和产品的未来
创新程度积极采用新技术
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