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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Features für Musik-Apps und arbeite an innovativen Projekten.
- Arbeitgeber: Apple, ein führendes Unternehmen in der Technologiebranche mit kreativer Kultur.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Musik mit modernster Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen und Softwareentwicklung erforderlich.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und Teamarbeit.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten:
- Entwerfen und Implementieren von Machine Learning-Funktionen für Logic Pro und GarageBand.
- Zusammenarbeiten mit Produktdesignern, Software-Ingenieuren und anderen Fachexperten, um neue KI-gesteuerte Musikcreation-Erlebnisse zu entwickeln.
- Koordinieren und Teilen von Arbeiten und Forschungen mit Machine Learning-Forschern bei Apple.
- Optimieren der ML-Modellleistung für den Einsatz auf macOS- und iOS-Geräten, um eine effiziente Ressourcennutzung sicherzustellen.
- Beitragen zum gesamten Entwicklungszyklus von Funktionen von der Idee bis zur Markteinführung, unter Berücksichtigung von Feedback und Qualitätsmetriken.
Mindestens erforderliche Qualifikationen:
- Erfahrung in der Implementierung von Machine Learning-Lösungen für Audio-, Sprach- oder Musik-Anwendungen.
- Erfahrung in der Gestaltung von Datenaugmentierungs-Pipelines.
- Erfahrung in der Entwicklung von Produktionssoftwareanwendungen mit Python, C++ oder Swift.
- Erfahrung im Schreiben von Code für Modelltrainings-Pipelines und Evaluierungstools mit Python.
Bevorzugte Qualifikationen:
- BS/MS in Informatik, Datenengineering, Machine Learning oder einem verwandten technischen Bereich oder 3 Jahre gleichwertige Berufserfahrung.
- Erfahrung mit Cloud-Computing-Plattformen (z.B. AWS, GCP).
- Erfahrung in der Integration von Machine Learning-Modellen in verbraucherorientierte Anwendungen von Prototyp bis Produktion.
- Erfahrung in der Optimierung von Machine Learning-Modellen für den Einsatz auf Geräten.
- Erfahrung in der Entwicklung von Echtzeit-Audioverarbeitungssoftware und digitaler Signalverarbeitung.
- Erfahrung mit Musik- und Audiotechnologien, Aufnahme oder Produktion von Musik oder dem Spielen eines Instruments ist ein großes Plus.
ML Software Engineer - Music Creation Apps (m/f/d) Arbeitgeber: Apple
Kontaktperson:
Apple HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: ML Software Engineer - Music Creation Apps (m/f/d)
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Musik- und Tech-Branche in Kontakt zu treten. Wir sollten uns aktiv an Diskussionen beteiligen und unser Interesse an ML-Anwendungen in der Musikproduktion zeigen.
✨Präsentiere deine Projekte
Erstelle ein Portfolio, das deine besten ML-Projekte im Bereich Audio und Musik zeigt. Zeige, was du kannst! Wir können auch GitHub nutzen, um unsere Codebeispiele zu teilen und potenziellen Arbeitgebern einen Einblick in unsere Fähigkeiten zu geben.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Technische Interviews sind oft knifflig. Lass uns sicherstellen, dass wir die Grundlagen von ML, Datenpipelines und den spezifischen Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, gut verstehen. Übung macht den Meister!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wenn du eine Stelle gefunden hast, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt dein echtes Interesse und gibt uns die Möglichkeit, dich besser kennenzulernen. Lass uns gemeinsam die nächste Stufe erreichen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: ML Software Engineer - Music Creation Apps (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns von deinen Erfahrungen und warum du für die Rolle als ML Software Engineer bei StudySmarter brennst.
Betone deine technischen Skills: Da wir nach jemandem suchen, der Erfahrung mit maschinellem Lernen und Audioanwendungen hat, solltest du deine relevanten Fähigkeiten klar hervorheben. Nenne konkrete Projekte oder Technologien, die du verwendet hast, um uns zu zeigen, dass du der richtige Kandidat bist.
Sei strukturiert: Eine klare Struktur in deinem Lebenslauf und Anschreiben hilft uns, schnell die wichtigsten Informationen zu finden. Verwende Absätze und Aufzählungen, um deine Erfahrungen und Qualifikationen übersichtlich darzustellen.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Apple vorbereitest
✨Mach dich mit den Tools vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dich intensiv mit den Tools und Technologien auseinandersetzen, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Wenn du beispielsweise mit Python, C++ oder Swift arbeiten sollst, stelle sicher, dass du aktuelle Projekte oder Beispiele parat hast, die deine Fähigkeiten zeigen.
✨Verstehe die ML-Konzepte
Da es um maschinelles Lernen geht, ist es wichtig, dass du die grundlegenden Konzepte und Techniken verstehst. Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen mit der Implementierung von ML-Lösungen zu sprechen, insbesondere im Bereich Audio und Musik. Zeige, dass du die Herausforderungen und Lösungen in diesem Bereich kennst.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung von ML-Modellen und deren Optimierung für macOS und iOS zeigen. Sei bereit, über spezifische Projekte zu sprechen, bei denen du erfolgreich gearbeitet hast, und wie du Feedback in deine Iterationen integriert hast.
✨Zeige deine Leidenschaft für Musik
Da die Rolle stark mit Musik verbunden ist, kann es hilfreich sein, deine persönliche Verbindung zur Musik zu teilen. Ob du ein Instrument spielst oder Erfahrung in der Musikproduktion hast, bringe das ins Gespräch ein. Das zeigt nicht nur dein Interesse, sondern auch, dass du die Zielgruppe der Anwendungen verstehst.
