Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite transformative Fortschritte in KI und entwickle innovative Sprachmodelle mit Reinforcement Learning.
- Unternehmen: Apple, ein führendes Unternehmen in der Technologiebranche mit einer inspirierenden Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und berufliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und einem Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der digitalen Interaktion und arbeite mit den besten Köpfen der Branche.
- Qualifikationen: PhD oder Master in Informatik, Erfahrung mit großen Sprachmodellen und Reinforcement Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € pro Jahr.
AIML - Senior Machine Learning Research Scientist, AFM
Ready to transform how billions of people interact with technology?
Apple’s Core Foundation Models team is driving the intelligence that powers experiences across billions of devices worldwide—and we’re looking for exceptional talent to join us!
Our Europe-based applied ML team is seeking an experienced ML research scientist to spearhead groundbreaking developments in AI!
Collaborate with some of the brightest minds across Apple’s centers in New York, Seattle, and Cupertino as we push beyond conventional limits and redefine the possibilities of artificial intelligence globally.
Join us on an inspiring journey where your expertise will be instrumental in shaping the next phase of digital interaction—an extraordinary opportunity awaits.
Description
As a core member of our AI team, you will lead transformative progress in large-scale language models with a strong focus on reinforcement learning.
Your mission is to push the boundaries of planning, reasoning, and agentic intelligence by developing and applying RL techniques to train and refine next-generation foundation models.
You’ll work across the entire AI development pipeline—from designing multi-modal architectures to advancing decision-making, evaluation, and large-scale deployment to billions of devices worldwide.
We are seeking a pioneering technical leader with a proven track record in building and scaling language models who is passionate about harnessing reinforcement learning to unlock new levels of reasoning, adaptability, and autonomy in AI.
- Minimum Qualifications
- Ph D/Master’s degree or equivalent experience in Computer Science, Computer Engineering, or a closely related field.
- Deep expertise in generative AI architectures, with hands‑on experience training and scaling large language models (LLMs) and/or multimodal foundation models.
- Industry experience in developing, training, and deploying large-scale ML systems, with emphasis on performance optimization.
- Strong background in deep learning and reinforcement learning, including practical experience applying these methods to LLMs and foundation models.
- Preferred Qualifications
- Proficiency in Python and modern ML frameworks (Py Torch, Tensor Flow, JAX).
- Proven ability to analyze data, diagnose bottlenecks, and optimize large-scale models for performance and efficiency, with creativity in solving complex technical challenges.
- Strong critical thinking, collaboration, and communication skills, with the ability to convey complex concepts to both technical and non-technical stakeholders.
- Demonstrated industry experience delivering ML-driven product features at scale.
- Proven record in designing, training, and optimizing LLMs and/or multimodal foundation models at scale.
- Expert‑level understanding of machine learning theory and practice, with specialization in generative modeling and large-scale architectures.
- Research or applied experience in decision‑making, reinforcement learning, and agentic reasoning.
- Proficiency in Python and major ML frameworks (Py Torch, Tensor Flow, JAX), with advanced skills in debugging, software design, and distributed training.
- Strong research track record, with peer‑reviewed publications at leading AI/ML or NLP venues (e. g., Neur IPS, ICML, ICLR, ACL).
At Apple, we're not all the same.
And that's our greatest strength.
We draw on the differences in who we are, what we've experienced, and how we think.
Because to create products that serve everyone, we believe in including everyone.
Therefore, we are committed to treating all applicants fairly and equally.
We will work with applicants to make any reasonable accommodations.
At Apple, we believe accessibility is a fundamental human right.
You’ll find that idea reflected in everything here — in our culture, our benefits and our digital tools.
By welcoming as many perspectives as possible, we help you build a career where you feel like you belong.
- Learn about accessibility in Apple’s workplace
- #J-18808-Ljbffr
AIML - Apple Foundation Models: Senior ML Research Scientist, RL & Agentic Reasoning Arbeitgeber: Apple Inc.
Apple ist ein hervorragender Arbeitgeber, der nicht nur innovative Produkte schafft, sondern auch eine inklusive und vielfältige Arbeitskultur fördert. In Mainz haben Mitarbeiter die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung unterstützt. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und Kundenservice bietet Apple seinen Mitarbeitern die Chance, ihre Leidenschaft für Technologie auszuleben und gleichzeitig einen positiven Einfluss auf die Gemeinschaft zu haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AIML - Apple Foundation Models: Senior ML Research Scientist, RL & Agentic Reasoning erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Apple Inc. zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AIML - Apple Foundation Models: Senior ML Research Scientist, RL & Agentic Reasoning mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als AIML - Apple Foundation Models: Senior ML Research Scientist, RL & Agentic Reasoning bei Apple Inc. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Apple Inc. vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Apple Inc. entscheidend sein!