Senior Machine Learning Engineer, Siri AI in Zürich

Als Teil von Siri Attention and Invocation arbeiten wir zusammen, um die nächste Revolution in der Mensch-Computer-Interaktion zu liefern und bahnbrechende Technologien für großangelegte Systeme zu inspirieren und zu schaffen, die Sprache, Vision und generative KI umfassen, um reale Herausforderungen durch Innovation und benutzerzentriertes Design zu überwinden, das das tägliche Erlebnis von Millionen unserer Kunden verbessert.

Wir suchen einen außergewöhnlichen Staff Machine Learning Engineer, der die Entwicklung von Audio- und Video-Generierungsfähigkeiten leitet. In dieser Rolle werden Sie die technische Vision für die Erzeugung realistischer, ausdrucksstarker synthetischer Sprache und visueller Darstellungen vorantreiben, erfahrene und junior Ingenieure betreuen und den Fahrplan für multimodale generative Erfahrungen über unsere Produkte hinweg gestalten.

Verantwortlichkeiten:

• Entwerfen und Implementieren von End-to-End-Systemen zur Erzeugung synthetischer Audios (Sprache, Akustik, Klang) und/oder Videos für die Interaktion mit Agenten.
• Leiten komplexer generativer KI-Projekte vom Forschungsprototyp bis zur großangelegten Produktionsbereitstellung.
• Festlegen von Best Practices für die Modellevaluation, die Bewertung der perceptuellen Qualität und die Überwachung generativer Ausgaben.
• Technische Entscheidungen und Architektur für multimodale (Audio/Video) Generierungssysteme vorantreiben, wobei Qualität, Latenz und Skalierbarkeit ausgewogen werden.
• Identifizieren von hochwirksamen Möglichkeiten, bei denen Fortschritte im generativen Modellieren die Erfahrungen von Agenten erheblich verbessern können.
• Eng mit Forschungs-, Produkt-, Design- und Infrastrukturteams zusammenarbeiten, um modernste Techniken in ausgelieferte Funktionen zu übersetzen.
• Ingenieure im Team betreuen und technische Anleitung geben, um die Standards für ML-Engineering-Praktiken zu erhöhen.
• Aktuell bleiben mit aufkommenden Techniken im generativen Modellieren (z.B. Diffusion, autoregressive Modelle, End-to-End-Architekturen) und deren Anwendbarkeit auf unsere Systeme bewerten.

Mindestens erforderliche Qualifikationen:

• Master oder PhD in Informatik, Elektrotechnik, Maschinenlernen oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• Tiefgehende praktische Erfahrung mit generativen Audio- und/oder Videoarchitekturen (z.B. Diffusionsmodelle, autoregressive Modelle, GANs, VAEs, End-to-End-neuronale Synthese).
• Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe, mehrdeutige Projekte von der Forschung bis zur Produktion zu leiten und fundierte technische Abwägungen unter realen Bedingungen (Qualität, Latenz, Rechenleistung) zu treffen.
• Erfahrung in der Bewertung generativer Modellausgaben, einschließlich objektiver Metriken und perceptueller/subjektiver Qualitätsbewertung.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Nachweisliche Erfahrung beim Aufbau und der Bereitstellung von maschinellen Lernsystemen in der Produktion mit erheblichem Fokus auf generatives Modellieren.
• Ausgezeichnete Zusammenarbeit und Kommunikationsfähigkeiten mit einer Erfolgsbilanz in der Zusammenarbeit mit Forschungs-, Ingenieur- und Produktteams.
• Starke Software-Engineering-Fähigkeiten mit Erfahrung im Entwurf skalierbarer ML-Systeme und Pipelines (z.B. Python, PyTorch/TensorFlow, verteilte Trainingsinfrastruktur).
• Erfahrung mit Sprachsynthese (TTS), Sprachumwandlung, Audioakustik/Hintergrundmodellierung oder konversationalen KI-Systemen.
• Erfahrung mit generativen Video-/Animationstechniken (z.B. Gesichtsanimation, Lippen-Synchronisation, Avatar-Rendering, Video-Diffusion).
• Veröffentlichungen im Bereich generatives Modellieren, Sprache, Audio oder Computer Vision in erstklassigen Fachzeitschriften (z.B. NeurIPS, ICML, ICASSP, CVPR, Interspeech).
• Erfahrung mit der Bereitstellung von Echtzeit- oder latenzarmen generativen Modellen in großem Maßstab.
• Vertrautheit mit multimodalem Modellieren (gemeinsame audio-visuelle Generierung, cross-modale Konditionierung).
• Frühere Erfahrung in der Betreuung von Ingenieuren oder der Leitung technischer Richtungen für ein Team.

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.

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