Auf einen Blick
- Aufgaben: Forsche an der nächsten Revolution der KI und ML-Technologie.
- Unternehmen: Apple, ein innovatives Unternehmen mit einer vielfältigen Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten und Teamarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von Apple-Produkten mit bahnbrechender Forschung.
- Qualifikationen: PhD in Informatik oder verwandtem Bereich, Erfahrung in ML-Forschung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Summary Play a part in building the next revolution of artificial intelligence and machine learning technology.
We’re looking for passionate researchers to work on ambitious, curiosity‑driven, long‑term research projects that will impact the future of Apple AI and our products.
In this role, you’ll have the opportunity to work on innovative foundational research in machine learning, focusing on LLMs, generative foundation models and agentic systems.
As a member of the team, you will be inspired by a diversity of challenging problems, collaborate with world‑class machine learning engineers and researchers to impact the future of Apple products, and publish some of your results in high‑quality scientific venues.
Description You have a strong research background in machine learning or related fields and have some expertise with modern AI training methods.
You will propose your own research plan to advance our understanding of machine learning and execute it through implementation and experimentation, in collaboration with your colleagues.
You will provide technical mentorship and guidance, and prepare technical reports for publication and conference talks.
You will have the opportunity to collaborate with broader teams across Apple.
Minimum Qualifications Ph D or equivalent practical experience, in Computer Science, or related technical field Demonstrated expertise in machine learning research Publication record in relevant conferences (e. g., Neur IPS, ICML, ICLR, AAAI, CVPR, ICCV, ECCV, ACL, EMNLP, etc.) Hands‑on experience working with deep learning toolkits such as JAX, Py Torch or MLX, as well as exposure to more recent RL and agentic tools Preferred Qualifications Strong mathematical skills in linear algebra and statistics Ability to formulate a research problem, design, experiment, implement and communicate solutions Ability to work in a diverse collaborative environment 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. #J-18808-Ljbffr
AIML - Machine Learning Researcher, MLR Arbeitgeber: Apple
Apple Retail ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive und inspirierende Arbeitskultur fördert, in der Vielfalt geschätzt wird. Als Business Expert haben Sie die Möglichkeit, mit einem leidenschaftlichen Team zusammenzuarbeiten, das sich dafür einsetzt, Unternehmen zum Erfolg zu verhelfen, während Sie gleichzeitig von umfangreichen Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten profitieren. Die einzigartige Kombination aus innovativer Technologie und einem unterstützenden Arbeitsumfeld macht Apple zu einem idealen Ort für alle, die eine bedeutungsvolle Karriere anstreben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AIML - Machine Learning Researcher, MLR 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 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 - Machine Learning Researcher, MLR 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 - Machine Learning Researcher, MLR bei Apple gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Apple 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 entscheidend sein!
