AIML - Apple Foundation Models: Senior ML Research Scientist, RL & Agentic Reasoning

AIML - Apple Foundation Models: Senior ML Research Scientist, RL & Agentic Reasoning

Vollzeit 85500 - 104500 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Apple Inc.

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Führe bahnbrechende Entwicklungen in KI und maschinellem Lernen an.
  • Unternehmen: Apple, ein innovatives Unternehmen mit einer Kultur der Zusammenarbeit.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und einem Fokus auf Vielfalt.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der digitalen Interaktion mit modernster Technologie.
  • Qualifikationen: Doktorat oder Master in Informatik und Erfahrung in generativen KI-Architekturen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 85500 - 104500 € pro Jahr.

Bereit, die Art und Weise zu transformieren, wie Milliarden von Menschen mit Technologie interagieren? Apples Core Foundation Models-Team treibt die Intelligenz voran, die Erfahrungen auf Milliarden von Geräten weltweit ermöglicht – und wir suchen außergewöhnliche Talente, die sich uns anschließen! Unser in Europa ansässiges angewandtes ML-Team sucht einen erfahrenen ML-Forschungswissenschaftler, um bahnbrechende Entwicklungen im Bereich KI voranzutreiben! Arbeiten Sie mit einigen der klügsten Köpfe in Apples Zentren in New York, Seattle und Cupertino zusammen, während wir über konventionelle Grenzen hinausgehen und die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz weltweit neu definieren. Schließen Sie sich uns auf einer inspirierenden Reise an, bei der Ihr Fachwissen entscheidend sein wird, um die nächste Phase der digitalen Interaktion zu gestalten – eine außergewöhnliche Gelegenheit erwartet Sie.

Als Kernmitglied unseres KI-Teams werden Sie transformative Fortschritte in großen Sprachmodellen mit einem starken Fokus auf Reinforcement Learning leiten. Ihre Mission ist es, die Grenzen von Planung, Denken und agentischer Intelligenz zu erweitern, indem Sie RL-Techniken entwickeln und anwenden, um die nächsten Generationen von Foundation-Modellen zu trainieren und zu verfeinern. Sie werden über die gesamte KI-Entwicklungspipeline hinweg arbeiten – von der Gestaltung multimodaler Architekturen bis hin zur Verbesserung der Entscheidungsfindung, Bewertung und großflächigen Bereitstellung auf Milliarden von Geräten weltweit. Wir suchen einen wegweisenden technischen Leiter mit nachweislicher Erfolgsbilanz im Aufbau und der Skalierung von Sprachmodellen, der leidenschaftlich daran interessiert ist, Reinforcement Learning zu nutzen, um neue Ebenen des Denkens, der Anpassungsfähigkeit und der Autonomie in der KI freizusetzen.

Mindestens erforderliche Qualifikationen

  • PhD/Master-Abschluss oder gleichwertige Erfahrung in Informatik, Computertechnik oder einem eng verwandten Bereich.
  • Tiefe Expertise in generativen KI-Architekturen, mit praktischer Erfahrung im Training und der Skalierung großer Sprachmodelle (LLMs) und/oder multimodaler Foundation-Modelle.
  • Branchenerfahrung in der Entwicklung, dem Training und der Bereitstellung großangelegter ML-Systeme, mit Schwerpunkt auf Leistungsoptimierung.
  • Starker Hintergrund in Deep Learning und Reinforcement Learning, einschließlich praktischer Erfahrung in der Anwendung dieser Methoden auf LLMs und Foundation-Modelle.

Bevorzugte Qualifikationen

  • Kenntnisse in Python und modernen ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX).
  • Nachgewiesene Fähigkeit zur Datenanalyse, Diagnose von Engpässen und Optimierung großangelegter Modelle für Leistung und Effizienz, mit Kreativität bei der Lösung komplexer technischer Herausforderungen.
  • Starke kritische Denkfähigkeiten, Zusammenarbeit und Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu vermitteln.
  • Nachgewiesene Branchenerfahrung in der Bereitstellung von ML-gesteuerten Produktfunktionen in großem Maßstab.
  • Nachweisliche Erfolge im Entwurf, Training und der Optimierung von LLMs und/oder multimodalen Foundation-Modellen in großem Maßstab.
  • Expertenverständnis von maschinellem Lernen Theorie und Praxis, mit Spezialisierung auf generative Modellierung und großangelegte Architekturen.
  • Forschung oder angewandte Erfahrung in Entscheidungsfindung, Reinforcement Learning und agentischem Denken.
  • Kenntnisse in Python und wichtigen ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX), mit fortgeschrittenen Fähigkeiten in Debugging, Softwaredesign und verteiltem Training.
  • Starke Forschungsergebnisse, mit peer-reviewed Veröffentlichungen in führenden AI/ML oder NLP-Veranstaltungen (z.B. NeurIPS, ICML, ICLR, ACL).

Bei Apple sind wir nicht alle gleich. Und das ist unsere größte Stärke. Wir ziehen die Unterschiede in dem, wer wir sind, was wir erlebt haben und wie wir denken, in Betracht. Denn um Produkte zu schaffen, die allen dienen, glauben wir daran, alle einzubeziehen. Daher verpflichten wir uns, alle Bewerber fair und gleich zu behandeln. Wir werden mit Bewerbern zusammenarbeiten, um angemessene Vorkehrungen zu treffen.

Bei Apple glauben wir, dass Zugänglichkeit ein fundamentales Menschenrecht ist. Sie werden diese Idee in allem hier finden – in unserer Kultur, unseren Vorteilen und unseren digitalen Werkzeugen. Indem wir so viele Perspektiven wie möglich willkommen heißen, helfen wir Ihnen, eine Karriere aufzubauen, in der Sie sich zugehörig fühlen.

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.

Apple Inc.

Kontaktdaten:

Apple Inc. Recruiting-Team

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

Reinforcement Learning
Generative AI Architectures
Large Language Models (LLMs)
Multimodal Foundation Models
Deep Learning
Performance Optimization
Python

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!