Machine
Learning and AI

Bygger de data­fundamenter, der driver Apple Intelligence, udvikler syntetiske data­pipelines, håndterer indsamling på globalt plan og baner vejen for menneskelige evaluerings­metoder til generative AI-modeller og multi­modale modeller.

Hovedområder:

Synthetic Data Generation, Data Collection, User Studies, Large-Scale Global Operations, Human Judgments and Data Validation, Generative AI and Multimodal Large Language Modeling, Computer Vision og Data Quality Assurance

Ansvarlig for at lære Apple-enheder at se og forstå den visuelle verden, herunder udvikling af alt fra billed­behandling i realtid til multi­modale grund­modeller, der ræsonnerer over, hvad de ser.

Hovedområder:

Data Science, Deep Learning, Multimodal Foundation Modeling, Visual Reasoning, Hardware-Aware Model Optimization og Real-Time Computer Vision

Danner den digitale rygrad i Apple Intelligence, herunder infra­strukturen bag Siri og søgning samt de eksperimentelle platforme, der måler, hvad der virker.

Hovedområder:

Statistical Analysis, Data Insights, Evaluation, Experimentation, Machine Learning Applications, Research og Data Processing

Udvikler Apples førende grund­modeller gennem hele deres livscyklus – fra før træning til efter træning, evaluering og implementering.

Hovedområder:

Deep Learning, Reinforcement Learning, Large Language Modeling, Vision Language Modeling, Multimodal Sensors, Retrieval-Augmented Generation, Agentic AI, Computer Vision, Natural Language Processing og Research

Holder styr på Apples mest ambitiøse AI-programmer og står for udførelsen på tværs af grund­modeller, infra­struktur til anonymitet, søgning og evaluering.

Hovedområder:

Platform and Infrastructure, Foundation Models, Privacy and Compliance, Search and Knowledge og Evaluation

Anvender AI og maskinlæring til at transformere den måde, Apple driver virksomhed på, og bygger intelligente platforme til alt fra avancerede samtale­baserede oplevelser til udvikleres produktivitet.

Hovedområder:

Data Science, DevOps, Applied Machine Learning, User Experience, AI Platform Engineering, Robotic Process Automation, Security and Fraud Detection, Large Language Models og Machine Learning Platform

Bygger de systemer, der under­støtter AI og maskin­læring hos Apple, og optimerer ydeevne, effektivitet og skalering på tværs af hele maskin­lærings­processen, hvilket har betydning for alle modeller.

Hovedområder:

Machine Learning Framework, Platform Development, Distributed System Design and Operations og Accelerated Computing

Sikrer, at Apple-enheder forstår, hvor de er i verden, og hvordan de bevæger sig igennem den, og bygger energi­effektive algoritmer i realtid til rumlig sporing, 3D-vision og sceneforståelse.

Hovedområder:

Real-Time Spatial Tracking, Navigation, 3D Computer Vision, Mapping, Localization, Scene Understanding, Position Estimation, Multimodal Sensors og Structure from Motion

Forvandler Apples grund­modeller til de sprog- og tale­baserede oplevelser, som folk bruger, med fokus på prompt engineering, model­tilpasning og produktintegration.

Hovedområder:

Model Development and Improvement, Research and Innovation, Data Analysis and Preparation, Product Integration, Performance Evaluation and Tuning og Privacy and Ethics

Arbejder ved frontlinjen med anonymitets­beskyttende AI, udvikler teknikker som differential privacy og bygger evaluerings­frameworks, der sikrer, at Apple Intelligence leverer kvalitet i verdens­klasse uden at gå på kompromis med brugernes tillid.

Hovedområder:

Differential Privacy, Privacy and Data Analysis, Regulatory Readiness, Compliance Controls og Policy Frameworks

Definerer, hvordan Apple navigerer i udfordringer med generative AI-modeller, fra model­tilpasning og red teaming til sikkerhed og overvågning efter afsendelse.

Hovedområder:

Risk Assessment, Product Feature Policy, Model Alignment, Technical Safety Mitigation, Engineering Solutions, Design Solutions, Evaluation, Red Teaming og Post-Ship Monitoring and Response

Udvikler systemer til søgning, videns­graf og indlæsning, der sætter folk i forbindelse med de rette oplysninger på tværs af Apples økosystem, som i stigende grad drives af samtale­baseret AI, retrieval-augmented generation og agentfunktioner.

Hovedområder:

Conversational and Agentic AI, Knowledge Graph, Large Language Modeling, Natural Language Processing, Post-Training, Retrieval-Augmented Generation, Information Retrieval, Reinforcement Learning og Summarization

Udvikler forsvar mod nye trusler i et hidtil uset omfang ved at kombinere forskning i sikkerhed inden for maskin­læring med security engineering inden for platforme og produkter for at beskytte Apples systemer og kunder.

Hovedområder:

Applied Machine Learning Security Research, Platform Security Engineering og Product Security