Machine Learning
e Inteligencia artificial

Crea la infraestructura de datos que impulsa Apple Intelligence, desarrollando flujos de datos sintéticos, realizando operaciones de recopilación de datos a escala global y liderando la innovación en métodos de evaluación humana para la IA generativa y los modelos multimodales.

Áreas principales:

Generación de datos sintéticos, recopilación de datos, estudios de usuarios, operaciones globales a gran escala, evaluación humana y validación de datos, IA generativa y modelado multimodal de lenguajes a gran escala, visión por computadora y control de calidad de datos

Responsable de enseñar a los dispositivos de Apple a observar y comprender el mundo visual, desarrollando desde sistemas de procesamiento de imágenes en tiempo real hasta modelos fundacionales multimodales capaces de razonar a partir de lo que ven.

Áreas principales:

Ciencia de datos, aprendizaje profundo, desarrollo de modelos fundacionales multimodales, razonamiento visual, optimización de modelos en función del hardware y visión por computadora en tiempo real

Constituye la estructura de datos esencial de Apple Intelligence, esto incluye la infraestructura que impulsa Siri y la búsqueda, así como las plataformas de experimentación que permiten medir qué funciona bien.

Áreas principales:

Análisis estadístico, interpretación de datos, evaluación, experimentación, aplicaciones de aprendizaje automático, investigación y procesamiento de datos

Crea los modelos fundacionales de vanguardia en Apple, abarcando todo el ciclo de vida del modelo, desde el entrenamiento previo hasta el posterior, la evaluación y la implementación.

Áreas principales:

Aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo, modelado de lenguaje de gran escala, modelado del lenguaje visual, sensores multimodales, generación aumentada por recuperación, IA basada en agentes, visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural e investigación

Mantiene los programas de IA más ambiciosos de Apple en marcha, al coordinar la ejecución entre los modelos fundacionales, la infraestructura de privacidad, la búsqueda y la evaluación.

Áreas principales:

Plataforma e infraestructura, modelos fundacionales, privacidad y cumplimiento normativo, búsqueda y conocimiento y evaluación

Aplica la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para transformar cómo opera Apple a nivel empresarial mediante la creación de plataformas inteligentes para todo, desde experiencias conversacionales avanzadas hasta la productividad de los desarrolladores.

Áreas principales:

Ciencia de datos, DevOps, aprendizaje automático aplicado, experiencia de usuario, ingeniería de plataformas de IA, automatización robótica de procesos, seguridad y detección de fraude, modelos de lenguaje de gran escala y plataformas de aprendizaje automático

Crea los sistemas que apoyan la IA y el aprendizaje automático en Apple para optimizar el desempeño, la eficiencia y la escalabilidad en toda la infraestructura de aprendizaje automático, con impacto en todos los modelos.

Áreas principales:

Marco de aprendizaje automático, desarrollo de plataformas, diseño y operación de sistemas distribuidos y computación acelerada

Se asegura de que los dispositivos de Apple comprendan su ubicación en el mundo y cómo se mueven en él, mediante el desarrollo de algoritmos en tiempo real y de bajo consumo para el seguimiento espacial, la visión 3D y la comprensión de escenas.

Áreas principales:

Seguimiento espacial en tiempo real, navegación, visión por computadora 3D, mapeo, localización, comprensión de escenas, estimación de posición, sensores multimodales y reconstrucción de estructuras a partir del movimiento

Transforma los modelos fundacionales de Apple en las experiencias del lenguaje y del habla que usan las personas, con enfoque en la ingeniería de prompts, la adaptación de modelos y la integración de productos.

Áreas principales:

Desarrollo y mejora de modelos, investigación e innovación, análisis y preparación de datos, integración de productos, evaluación y optimización del rendimiento, privacidad y ética

Trabaja en la vanguardia de la inteligencia artificial que preserva la privacidad mediante el desarrollo de técnicas como la privacidad diferencial y la creación de marcos de evaluación para garantizar que Apple Intelligence ofrezca calidad de primer nivel sin poner en riesgo la confianza de los usuarios.

Áreas principales:

Privacidad diferencial, privacidad y análisis de datos, preparación regulatoria, controles de cumplimiento normativo y marcos de políticas

Determina cómo Apple aborda desafíos de inteligencia artificial generativa, desde la alineación de modelos y las pruebas adversariales hasta la mitigación de riesgos de seguridad y el monitoreo posterior al lanzamiento.

Áreas principales:

Evaluación de riesgos, política de funcionalidades del producto, alineación de modelos, mitigación de riesgos de seguridad técnica, soluciones de ingeniería, soluciones de diseño, evaluación, pruebas adversariales (Red Teaming) y monitoreo y respuesta posteriores al lanzamiento

Desarrolla los sistemas de búsqueda, gráficos de conocimiento y recuperación de información que conectan a las personas con la información adecuada en el ecosistema de Apple, cada vez más impulsado por la IA conversacional, la generación aumentada por recuperación y las capacidades basadas en agentes.

Áreas principales:

IA conversacional y basada en agentes, gráficos de conocimiento, modelado de lenguaje de gran escala, procesamiento del lenguaje natural, posentrenamiento, generación aumentada por recuperación, recuperación de información, aprendizaje por refuerzo y generación de resúmenes

Desarrolla defensas frente a amenazas emergentes a una escala sin precedentes, combinando la investigación en seguridad de aprendizaje automático con la ingeniería de seguridad de plataformas y de producto para proteger a los sistemas y clientes de Apple.

Áreas principales:

Investigación aplicada en seguridad del aprendizaje automático, ingeniería de seguridad de plataformas y seguridad de producto