Vereinigte Staaten
Siemens
Apple
Software Engineering (KI/ML), Retail and Marcom Engineering
Vereinigte Staaten
Sunnyvale, California, United States · Austin, Texas, United States
PythonDockerKubernetesTerraform
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Über die Stelle
Möchten Sie dabei helfen, einige der größten und bedeutendsten Unternehmens- und Kundentechnologiesysteme der Welt aufzubauen? Werden Sie Teil der Information Systems and Technology (IS&T) Organisation von Apple. IS&T ist der Motor hinter allem, was Apple für Kunden und für die Menschen tut, die für sie entwickeln. Es ist das zentrale Nervensystem von Apple. Mit der Unterstützung von 2.5 Milliarden aktiven Apple Geräten, der Verarbeitung von Milliarden sicherer Transaktionen und der einwandfreien Aufrechterhaltung der Technologie, die das moderne Leben definiert, lässt IS&T das Unmögliche mühelos erscheinen. Lieben Sie es, Lösungen für globale Komplexität und enorme Skalierung zu entwickeln? Stellen Sie sich vor, was Sie hier erreichen könnten.
Retail and Marcom Engineering, ein Team innerhalb von IS&T, entwickelt und betreibt die Systeme und Erlebnisse, die die Produkte von Apple mit seinen Kunden verbinden. Das Team verantwortet die Technologie hinter den Online- und physischen Stores von Apple und treibt die interaktiven Marketingerlebnisse und Tools voran, die kreative Abläufe am Laufen halten. Zusammen liefern diese Funktionen die Technologie hinter jeder Produktgeschichte, die Apple erzählt, und jedem Kauf, den ein Kunde tätigt.
BESCHREIBUNG
Wir suchen einen talentierten Senior AI/ML Engineer, um die intelligenten Systeme hinter dem global führenden kreativen Marketingteam von Apple aufzubauen und zu skalieren. Sie steuern die End-to-End-Entwicklung und Bereitstellung modernster KI/ML-Lösungen und beeinflussen direkt, wie Millionen von Apple Kunden unsere Marke erleben. Sie entwerfen, bauen und optimieren Produktionssysteme mit GenAI, LLMs, Graph RAG und multimodalen Modellen und entwickeln intelligente Konversations- und Agenten-Workflows, die neu definieren, was möglich ist. Wenn Sie bereit sind, wirkungsvolle KI/ML-Lösungen in globalem Maßstab zu entwickeln und bereitzustellen, ist dies Ihre Chance. Als Senior AI/ML Engineer entwerfen, bauen und implementieren Sie intelligente Erlebnisse und steuern den gesamten machine learning Lebenszyklus von der Konzeption bis zur Produktion. In Zusammenarbeit mit geschäftlichen und technischen Stakeholdern übersetzen Sie komplexe Anforderungen in skalierbare KI/ML-Lösungen und entwickeln robuste Pipelines und Anwendungen, die LLM und GenAI-Technologien nutzen, um neue Erkenntnisse in großem Maßstab zu gewinnen. Ihre praktische Erfahrung hilft dabei, technische Best Practices für LLM, RAG und Konversations-KI-Implementierungen zu etablieren und so hohe Leistung, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit über unsere Dienste hinweg sicherzustellen. Sie werden außerdem fortschrittliche AIOps-Lösungen aufbauen und bereitstellen, indem Sie Modelle für Clustering, Klassifizierung, Anomalieerkennung und Kapazitätsprognose implementieren, um unsere Systeme zu optimieren.
MINDESTQUALIFIKATIONEN
- 5 Jahre praktische Erfahrung in der Implementierung von KI/ML-Modellen in Unternehmenssystemen.
- Kenntnisse der grundlegenden KI/ML-Konzepte, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen, deep learning und Anomalieerkennung.
- Expertise in NLP, NLU und Konversations-KI, einschließlich des Entwurfs und der Bereitstellung von Bots mit Absichtserkennung, Dialogmanagement und natürlicher Sprachgenerierung.
- Erfahrung in der Überführung von GenAI-Lösungen (LLMs und RAG) in die Produktion mit einem fundierten Verständnis von LLM Architekturen.
- Beherrschung von Python sowie wichtigen KI/ML-Bibliotheken und Frameworks (Pandas, NumPy, TensorFlow, PyTorch).
- Fähigkeit, KI- und Bot-Systeme in backend Systeme, Datenbanken und APIs zu integrieren, um End-to-End-Lösungen bereitzustellen.
- Fehlerbehebungs- und Analysefähigkeiten, einschließlich der Diagnose komplexer Probleme in verteilten Umgebungen.
- Bachelor- oder Masterabschluss in Ingenieurwesen, Informatik oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN
- Praktische Erfahrung im Aufbau und der Bereitstellung von Graph RAG-Pipelines, einschließlich Graphdatenbanken und Vektorspeichern.
- Kenntnisse von DevOps Praktiken, einschließlich CI/CD Pipelines, Infrastructure as Code (z. B. Terraform), Containerisierung (Docker) und Git-basierten Workflows für automatisiertes Build, Test und Deployment von ML-Diensten.
- Kenntnisse von SRE Prinzipien, einschließlich der Definition von SLIs/SLOs, Monitoring und Alerting, Incident Response, Ursachenanalyse und der Entwicklung auf Zuverlässigkeit in Produktionssystemen.
- Vertrautheit mit RAG-Benchmarking- und Bewertungsmethoden (z. B. Faithfulness, Context Recall, LLM-as-judge, Golden Datasets).
- Erfahrung im Fine-Tuning von LLMs (z. B. LoRA, PEFT) und Wissen darüber, wann Fine-Tuning gegenüber Prompting oder RAG zu bevorzugen ist.
- Erfahrung im Aufbau von Lösungen mit multimodalen Modellen und Agenten-Workflows (Tool-Nutzung, Orchestrierung, Fehlerbehandlung).
- Erfahrung im Entwurf, Aufbau und der Bereitstellung von KI/ML-Plattformen und -Diensten in großem Maßstab bei hohem Datenvolumen und Traffic.
- LLMOps-Erfahrung, einschließlich Produktionsbewertung, Guardrails, Observability sowie Kosten- und Latenzoptimierung.
- Erfahrung im Aufbau von AIOps-Lösungen wie Clustering, Klassifizierung, Anomalieerkennung und Kapazitätsprognose.
- Vertrautheit mit Cloud-nativen und GPU-gestützten Inferenzumgebungen (z. B. Kubernetes, Model Serving).
- Nachweisliche Erfahrung in der Betreuung von Ingenieuren, der Definition von Referenzarchitekturen und der Festlegung von Best Practices für LLM, RAG und Konversations-KI.
- Erfahrung in der Anwendung von GenAI auf Content-, Kreativ- oder Marketing-Workflows.
- Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, technische Konzepte sowohl technischem als auch nicht-technischem Publikum zu erklären.
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