Music Data Engineer

Music Data Engineer

Berlin Vollzeit 36000 - 60000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Musikdaten und kuratiere sie fĂĽr maschinelles Lernen.
  • Arbeitgeber: Apple, ein innovatives Unternehmen mit Fokus auf Kreativität.
  • Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitszeiten.
  • Warum dieser Job: Kombiniere deine Leidenschaft fĂĽr Musik mit technischen Fähigkeiten in einem kreativen Umfeld.
  • GewĂĽnschte Qualifikationen: Abschluss in Musikproduktion oder verwandtem Bereich und Erfahrung mit Python.
  • Andere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.

Berlin, Berlin, Germany Software and Services

Imagine what you could do here. At Apple, new ideas have a way of becoming great products very quickly. Bring passion and dedication to your job and there\’s no telling what you could accomplish.The Music Creation Apps team is seeking a music data specialist to bring deep musical expertise to our ML development workflows. Working closely with content, data and machine learning engineers, you\’ll evaluate music datasets from a musicological perspective, ensuring data quality through your understanding of music theory, composition, and instrumentation.You\’ll use Python and specialized music libraries to analyze musical characteristics, identify gaps in dataset representation, and validate the musical accuracy of our training data. This unique role combines your passion for music with technical skills to maintain Apple\’s high standards for musical authenticity and creative excellence in our AI-powered music creation tools.

Description

As a Music Data Specialist for Music Creation Apps, you\’ll apply your music theory and production knowledge to evaluate and curate datasets to train machine learning models. You\’ll provide the musical expertise needed to assess dataset quality, identify musical biases or gaps, and validate that our training data represents diverse musical styles and genres authentically.Using Python and music analysis libraries like librosa, you\’ll analyze and evaluate musical characteristics to ensure our datasets meet the high standards required for professional music creation applications. You\’ll also contribute to building evaluation frameworks that assess model outputs from a musical perspective, helping bridge the gap between technical ML metrics and real-world musical quality.

Responsibilities

  • Analyze and evaluate music datasets for musical characteristics and high quality across genres.
  • Analyze musical characteristics of large-scale datasets using Python.
  • Create and curate music datasets through recording sessions, synthetic data generation, and musical content creation.
  • Collaborate with data engineers to develop data curation strategies that ensure musical authenticity and diversity.
  • Validate model outputs and training results for musical correctness, coherence, and creative quality.
  • Document musical characteristics, metadata requirements, and quality standards for music datasets.
  • Design evaluation criteria and test cases that assess ML models from a musical perspective.
  • Work with ML researchers and engineers to communicate musical requirements and provide domain expertise.

Minimum Qualifications

  • Bachelor’s degree (or higher) in Audio Production, Musicology, Music Technology, or related field, or 3 years of equivalent professional work experience
  • Experience with Python programming and data analysis using pandas or similar libraries
  • Understanding of machine learning concepts and audio signal processing fundamentals
  • Advanced knowledge of music theory, harmony, composition, and instrumentation across multiple genres

Preferred Qualifications

  • Familiarity with music analysis libraries such as librosa or music21
  • Experience analyzing large music datasets or music information retrieval research
  • Experience curating large-scale, multi-language music datasets for LLM fine-tuning and model adaptation workflows
  • Expert in music creation tools such Logic Pro
  • Experience working on music research or data-driven music projects
  • Experience with data visualization for music analysis or dataset exploration
  • Knowledge of ML model evaluation methodologies and quality metrics
  • Strong attention to detail and commitment to data accuracy and quality

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Music Data Engineer Arbeitgeber: Apple Inc.

Apple ist ein hervorragender Arbeitgeber, der kreative Köpfe in Berlin anzieht und fördert. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld, das Innovation und Zusammenarbeit schätzt, bietet Apple nicht nur wettbewerbsfähige Vergütungen, sondern auch umfangreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Die einzigartige Kombination aus musikalischer Expertise und technischer Innovation in der Musikdatenanalyse ermöglicht es den Mitarbeitern, ihre Leidenschaft für Musik mit modernster Technologie zu verbinden und einen bedeutenden Beitrag zur Zukunft der Musikproduktion zu leisten.
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Kontaktperson:

Apple Inc. HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Music Data Engineer

✨Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Musik- und Tech-Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, dass du auf Jobsuche bist – oft erfährt man so von offenen Stellen, bevor sie veröffentlicht werden.

✨Tipp Nummer 2

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir empfehlen, deine Antworten auf die spezifischen Anforderungen der Stelle zuzuschneiden, damit du zeigst, dass du die perfekte Wahl für das Team bist.

✨Tipp Nummer 3

Zeige deine Leidenschaft für Musik und Technologie! Bring Beispiele deiner bisherigen Arbeiten oder Projekte mit, die deine Fähigkeiten in Python und Musikdatenanalyse demonstrieren. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.

✨Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält. Und vergiss nicht, dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen klar zu kommunizieren – das zeigt Engagement!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Music Data Engineer

Musiktheorie
Komposition
Instrumentation
Python-Programmierung
Datenanalyse mit pandas
Maschinenlernen-Konzepte
Audio-Signalverarbeitung
Musikanalyse-Bibliotheken (z.B. librosa, music21)
Erstellung und Kuratierung von Musikdatensätzen
Dokumentation von musikalischen Merkmalen
Entwicklung von Evaluierungskriterien fĂĽr ML-Modelle
Aufmerksamkeit fĂĽr Details
Datenqualitätssicherung
Erfahrung mit Musikproduktionswerkzeugen (z.B. Logic Pro)
Datenvisualisierung fĂĽr Musikanalysen

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach deine Leidenschaft deutlich!: Zeig uns, wie sehr du fĂĽr Musik brennst! In deinem Anschreiben solltest du klar machen, warum du die perfekte Wahl fĂĽr die Rolle als Music Data Engineer bist und wie deine musikalischen Kenntnisse in die Arbeit einflieĂźen.

Technische Skills hervorheben: Vergiss nicht, deine Programmierkenntnisse in Python und deine Erfahrung mit Musikbibliotheken wie librosa zu betonen. Wir suchen jemanden, der sowohl musikalisch als auch technisch fit ist, also zeig uns, was du drauf hast!

Beispiele für deine Arbeit: Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse oder Musikproduktion zeigen, bring diese Beispiele in deiner Bewerbung unter. Konkrete Erfolge helfen uns, deine Eignung besser zu verstehen.

Bewerbung über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnellstmöglich prüfen können!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Apple Inc. vorbereitest

✨Mach dich mit der Musiktheorie vertraut

Stelle sicher, dass du ein tiefes Verständnis für Musiktheorie, Komposition und Instrumentierung hast. Bereite dich darauf vor, spezifische Fragen zu diesen Themen zu beantworten, da sie für die Rolle als Music Data Engineer entscheidend sind.

✨Python-Kenntnisse auffrischen

Da Python eine zentrale Rolle in dieser Position spielt, solltest du deine Programmierkenntnisse auffrischen. Übe den Umgang mit Bibliotheken wie pandas und librosa, um sicherzustellen, dass du während des Interviews selbstbewusst über deine technischen Fähigkeiten sprechen kannst.

✨Datenanalyse im Fokus

Bereite Beispiele vor, wie du Musikdatensätze analysiert und bewertet hast. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit der Validierung von Trainingsdaten und der Identifizierung von musikalischen Biases zu sprechen, um deine Eignung für die Stelle zu unterstreichen.

✨Zusammenarbeit betonen

Diese Rolle erfordert enge Zusammenarbeit mit anderen Ingenieuren und Forschern. Überlege dir, wie du deine Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten in früheren Projekten demonstrieren kannst, um zu zeigen, dass du gut ins Team passt.

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Standort: Berlin
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