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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Modelle zur Verbesserung der Analyse der Mobilfunkleistung.
- Arbeitgeber: Apple ist ein führendes Unternehmen in der Technologiebranche, das innovative Produkte für Millionen von Nutzern entwickelt.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit, an bahnbrechenden Technologien zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an der nächsten Generation von Apple-Produkten und verbessere die Nutzererfahrung weltweit.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung mit ML-Algorithmen und Programmierkenntnisse in Python sind erforderlich.
- Andere Informationen: Du wirst Teil eines dynamischen Teams, das Innovationen vorantreibt und echte Probleme löst.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Summary Posted: Jun 03, 2025 Weekly Hours: 40 Role Number: 200606232 Join the Wireless Technologies and Ecosystems (WTE) organization and be part of a best-in-class team of engineers, working with multi-functional teams to drive innovation and develop products used by millions worldwide. Apple’s Cellular Systems Analysis team within WTE is seeking talented, highly motivated Machine Learning engineer to design and develop AI-driven models that enhance cellular performance analysis and drive improvements in Apple’s wireless product lines. This is an extraordinary opportunity to work with our hardware and wireless software engineering teams to help drive and deliver the most innovative Apple wireless devices and iOS software features to customers on our operators’ networks worldwide. You should join Apple if you want to help deliver the next amazing Apple product. Description In this role, you will collaborate with wireless software engineering teams to develop and integrate AI-powered -cellular performance analysis tools, to detect radio link failures, protocol inefficiencies and performance bottlenecks. As a Machine Learning Engineer, you will be responsible to design and develop cutting-edge ML models tailored for deep analysis of cellular logs from various sources like lab, field, QA tests, apply deep learning and reinforcement learning techniques to improve modem-level diagnostics and enhance performance optimization, use pattern AI-driven recognition and anomaly detection to uncover hidden issues impacting wireless connectivity. Along with application of 4G/5G domain knowledge for the development of advance ML models for deep analysis, you will be working cross-functionally with platform architecture, standardization, firmware/protocol development, system test, Field Test, QA and carrier engineering teams to drive the enhancement proposals from concept to commercialisation. As part of this team, you will impact the iPhone, iPad and Apple Watch user experiences worldwide. Minimum Qualifications Proven experience in applying machine learning algorithms (and familiarity with ML libraries like TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.) to understand real-world data, in particular for cellular technologies. Demonstrated programming skills in Python for ML model development and log processing. Good understanding of 3GPP standards(4G/5G) and cellular communications systems and technologies. Preferred Qualifications Bachelor\’s, Master\’s, or PhD in Computer Science, Electrical Engineering, AI, or related fields. Knowledge of cloud-based ML deployment for large-scale modem log analysis. Solid understanding of 5G and LTE PHY/MAC/Protocol stack, TCP/IP Experience in modem log analysis, protocol stack debugging or Cellular SW development is a great plus. Thrive in a collaborative environment and can clearly communicate while expertly driving multiple projects across many teams. Obsessively passionate and inquisitive, and seek to solve everyday problems in innovative ways. Strong analytical, result oriented, problem-solving approach with a laser-focus on the smallest details that are meaningful to our customers. Excellent debugging skills along with good interpersonal, communication, and presentation skills
Machine Learning Engineer - Wireless Cellular Systems Analysis Arbeitgeber: Apple Inc
Kontaktperson:
Apple Inc HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer - Wireless Cellular Systems Analysis
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der Branche zu vernetzen. Suche nach Gruppen oder Foren, die sich auf Machine Learning und Mobilfunktechnologien konzentrieren, und beteilige dich aktiv an Diskussionen.
✨Tipp Nummer 2
Bleibe über die neuesten Entwicklungen in der 5G-Technologie und den 3GPP-Standards informiert. Abonniere relevante Blogs, Podcasts oder Newsletter, um dein Wissen zu erweitern und bei Gesprächen im Vorstellungsgespräch glänzen zu können.
✨Tipp Nummer 3
Praktische Erfahrung ist Gold wert! Arbeite an eigenen Projekten oder Beiträgen zu Open-Source-Projekten, die sich mit maschinellem Lernen und Mobilfunktechnologien befassen. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern auch dein Engagement für das Fachgebiet.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten, die sich auf ML-Algorithmen und deren Anwendung in der Mobilfunkanalyse beziehen. Übe, komplexe Konzepte einfach zu erklären, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer - Wireless Cellular Systems Analysis
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als Machine Learning Engineer erforderlich sind. Stelle sicher, dass du alle geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Betone relevante Erfahrungen: Fokussiere dich in deinem Lebenslauf und Anschreiben auf deine Erfahrungen mit maschinellem Lernen, insbesondere in Bezug auf die Anwendung von Algorithmen und den Umgang mit ML-Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die wichtigsten Punkte der Stellenanzeige widerspiegelt. Verwende Schlüsselbegriffe aus der Beschreibung, um sicherzustellen, dass dein Lebenslauf bei automatisierten Bewerbungsprozessen nicht herausgefiltert wird.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für maschinelles Lernen und drahtlose Technologien zum Ausdruck bringst. Erkläre, warum du bei Apple arbeiten möchtest und wie du zur Verbesserung der Produkte beitragen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Apple Inc vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der Mobilfunktechnologie vertraut, insbesondere mit 4G und 5G. Zeige im Interview, dass du die 3GPP-Standards verstehst und wie sie sich auf die Leistung von Mobilfunknetzen auswirken.
✨Präsentiere deine ML-Kenntnisse
Bereite Beispiele vor, in denen du Machine Learning-Algorithmen erfolgreich angewendet hast. Sei bereit, über spezifische Projekte zu sprechen, bei denen du TensorFlow, PyTorch oder Scikit-learn verwendet hast, um reale Daten zu analysieren.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du konkrete Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du in einem interdisziplinären Umfeld arbeitest.
✨Analytisches Denken demonstrieren
Bereite dich darauf vor, deine Problemlösungsfähigkeiten zu zeigen. Du könntest gebeten werden, ein hypothetisches Problem zu lösen oder einen Fall zu analysieren. Zeige, dass du detailorientiert bist und innovative Lösungen findest.
