Engineering Manager, Modell- & Algorithmenbewertung & Qualität, Sensing & Connectivity

Werden Sie Teil des Teams „Sensing and Connectivity - Location Context“, das entscheidende Erlebnisse in Apple Produkten ermöglicht. Unser Team arbeitet daran, durch multimodale Sensorik und KI-Modelle personalisierte Erkenntnisse aus den täglichen Mustern der Nutzer zu gewinnen. Dieses Team kombiniert fortschrittliches machine learning, einschließlich der Integration, Anpassung und Feinabstimmung von Basismodellen, mit kontextbezogener Sensorik, unterstützt durch innovative Studiendesigns, um Nutzererkenntnisse für Karten- und Fitnessanwendungen, Journal und viele weitere zu gewinnen. Als Leiter dieses Teams haben Sie die seltene und lohnende Gelegenheit, zukünftige Produkte zu gestalten, die unsere Kunden begeistern und inspirieren werden. Sie und Ihr Team verantworten die Qualität modernster Standortintelligenz-Funktionen, die auf ML-Modellen über verschiedene Betriebssysteme hinweg basieren, einschließlich iOS und watchOS. Wir entwickeln wissenschaftlich fundierte Designs von KI/ML-Modellen, die das komplexe Zusammenspiel von menschlicher Gesundheit und Verhalten erfassen und unseren Kunden wertvolle Erkenntnisse direkt liefern. Wir fördern Innovationen und nutzen neue Technologien, um unsere kreativen Fähigkeiten zu erweitern. Wir suchen einen Manager, der ein fundiertes Verständnis von ML mit einer Erfolgsbilanz beim Aufbau und der Entwicklung von Teams verbindet, die diese Modelle und die unterstützende Software validieren. Wenn das auf Sie zutrifft, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.

Das Team „Sensing and Connectivity“ sucht einen Manager zur Leitung einer talentierten Gruppe von Ingenieuren, die die Algorithmen und KI-Modelle hinter unseren Standortkontext-Funktionen bewerten und zudem die Qualitätstechnik für deren Bereitstellung verantworten: Testautomatisierung, Softwaretests und kontinuierliche Integration. Wir arbeiten in einem schnelllebigen Umfeld, das von einer engen Beziehung zwischen Bewertung und Entwicklung abhängt. Sie bewerten probabilistische On-Device-Modelle und definieren, was „korrekt“ bedeutet, wenn die Ground Truth knapp ist und das reale Verhalten nicht vollständig simuliert werden kann. In dieser Rolle werden Sie: