AIML - Sr Data Scientist, Evaluation

Sind Sie begeistert davon, durch Messung und Bewertung einen Produktbeitrag zu leisten, für Produkte und Dienstleistungen, die von Hunderten von Millionen Menschen weltweit genutzt werden?

Innerhalb der Evaluationsorganisation ist es die Mission des Data Science and Insights Teams, Produktentwicklung, Entscheidungen und Richtungen durch prinzipienbasierte Evaluierung und rigorose Datennutzung zu leiten. Sie werden mit verschiedenen Ingenieurteams zusammenarbeiten, um die Suchqualität zu verbessern und die Feature-Entwicklung datengesteuert zu leiten, um erstaunliche Sucherlebnisse auf iPhone, iPad, HomePod, Mac, Watch, tv in Dutzenden von Sprachen zu liefern.

Erforschung und Entwicklung von Evaluationsmethoden zur Verbesserung der Qualität von Apple benutzerorientierten Produkten wie Siri und Apple Intelligence.

Zusammenarbeit mit Evaluations-/Experimentier-Engineering-Teams, um Ihre methodischen Entwicklungen in Technologien zu übersetzen, die das Produkt-Engineering täglich nutzen wird.

Arbeit mit großen, komplexen Datensätzen.

Lösung schwieriger, nicht-routinemäßiger Analyseprobleme unter Anwendung fortgeschrittener analytischer Methoden nach Bedarf, einschließlich Prompt Engineering und dem Aufbau von LLMs als Juroren.

Durchführung von Analysen, die Datenerfassung und Qualitätskontrolle, Anforderungsspezifikation, Verarbeitung und Präsentationen umfassen.

Iterativer Aufbau und Prototyping von Analyse-Pipelines, um Erkenntnisse im großen Maßstab zu liefern.

Entwicklung umfassender Kenntnisse über Produktdatenstrukturen und Metriken, Eintreten für Änderungen, wo für die Produktentwicklung erforderlich.

Enge Zusammenarbeit mit Produkt-Engineering-Teams an Kernalgorithmen für machine learning und Bewertungen der Benutzererfahrung.

Sie sollten sich leidenschaftlich für den Aufbau herausragender Produkte einsetzen. Diese Position beinhaltet eine Vielzahl von Fähigkeiten und Innovationen.

Fortgeschrittener Abschluss in einem quantitativen Bereich wie Statistik, Operations Research, Bioinformatik, Wirtschaftswissenschaften, Psychologie, Informatik, Soziologie, Mathematik, Physik oder einem ähnlichen quantitativen Bereich.

Umfassende Kenntnisse in Data Science, machine learning und Analytik, einschließlich statistischer Datenanalyse.

Erfahrung in der Konzeption, Durchführung, Analyse und Interpretation von Experimenten und Untersuchungen, insbesondere in Bezug auf Datenqualität, Evaluierung und Risikobewertung.

Starke Programmierkenntnisse, einschließlich Datenabfragefähigkeiten (SQL und/oder Spark, etc.) und Erfahrung mit einer Skriptsprache für Datenverarbeitung und -entwicklung (z. B. Python, R oder Scala).

Erfahrung in der Formulierung und Übersetzung von Geschäftsfragen und der Anwendung statistischer Techniken zur Beantwortung mit verfügbaren Daten.

Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, schwierige technische Themen (insbesondere kausale Themen) natürlich zu erklären, von Data Scientists über Ingenieure bis hin zu Geschäftspartnern.

Nachgewiesene Fähigkeit zur effektiven funktionsübergreifenden Zusammenarbeit und zur guten Teamarbeit.

Fähigkeit, Projekte unterschiedlicher Größe und Umfangs zu leiten – einige dauern Monate, andere Wochen – und Sie müssen wissen, wann Sie sich tief einarbeiten müssen.

Erfahrung mit Methoden, die sich mit Genauigkeit und Variabilität in menschlichen Annotationsdaten befassen.

Fähigkeit, neue Technologien und Fähigkeiten zu erlernen, um sich an veränderte Arbeitsanforderungen anzupassen.