Estados Unidos
Redwood Materials
Apple
Líder de Ingeniería, Ingeniería y Evaluación de Seguridad de IA, Servicios de Ingeniería de Apple
Estados Unidos
Cupertino, California, United States
Python
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Los Servicios de Ingeniería de Apple (ASE) potencian las experiencias de IA y machine learning en la App Store, Apple Music, Apple TV y más. Creamos experiencias inteligentes y profundamente personales diseñadas para servir a usuarios de todo el mundo. Garantizar que estas experiencias sean seguras, confiables y representativas de las diversas comunidades a las que servimos es fundamental para cómo desarrollamos e implementamos la IA.
Buscamos un líder de ingeniería experimentado para dirigir la Ingeniería y Evaluación de Seguridad de IA dentro de la organización de IA Centrada en el Humano. Este puesto combina ingeniería de software, machine learning, ciencia de evaluación e IA Responsable para desarrollar capacidades escalables para identificar, medir y mitigar los riesgos asociados con las experiencias impulsadas por IA. Dirigirá una organización emergente y multidisciplinaria de gerentes de ingeniería, ingenieros y científicos aplicados, construyendo la experiencia técnica, las prácticas de ingeniería y las capacidades organizacionales necesarias para escalar la evaluación de seguridad de IA. Esta es una oportunidad para dar forma a una función en crecimiento, desarrollando sus bases técnicas mientras se transforman las evaluaciones de seguridad manuales en procesos automatizados y científicamente rigurosos. El candidato ideal aporta un sólido liderazgo en ingeniería, experiencia práctica en machine learning y sistemas modernos de IA, y un éxito demostrado en la construcción de organizaciones técnicas y la traducción de desafíos complejos en resultados de ingeniería medibles.
DESCRIPCIÓN
Como Líder de Ingeniería para Ingeniería y Evaluación de Seguridad de IA, dirigirá el desarrollo y la operacionalización de capacidades técnicas para evaluar sistemáticamente el comportamiento de los modelos de IA, identificar daños potenciales y medir la efectividad de las mitigaciones de seguridad. Su organización avanzará en las metodologías de evaluación de seguridad, la evaluación basada en modelos, las pruebas adversarias, la identificación automatizada de riesgos y el análisis de fallos. En asociación con Sistemas y Investigación de Evaluación (ESR), que proporciona infraestructura y servicios de evaluación compartidos, integrará modelos específicos de seguridad, flujos de trabajo de evaluación y capacidades de medición en sistemas de evaluación escalables. Establecerá la dirección técnica, la estructura organizacional y las prácticas de ingeniería necesarias para que un equipo en crecimiento opere de manera efectiva. Esto requiere un líder que pueda participar profundamente en decisiones técnicas, desarrollar gerentes de ingeniería y contribuyentes senior, y construir progresivamente la capacidad de la organización para entregar soluciones técnicas complejas. Trabajará en estrecha colaboración con los equipos de ingeniería de machine learning, investigación, producto, privacidad, legal y políticas de seguridad para traducir los requisitos de seguridad en estándares técnicos medibles y conocimientos prácticos que informen las decisiones de desarrollo y despliegue de IA.
CALIFICACIONES MÍNIMAS
- 12+ años de experiencia en ingeniería de software, ingeniería de machine learning, IA aplicada o disciplinas técnicas relacionadas, incluida experiencia demostrada en la entrega de sistemas complejos de calidad de producción.
- 8+ años de experiencia en gestión de ingeniería o machine learning aplicada, incluidos al menos 3 años gestionando gerentes de ingeniería o liderando múltiples equipos técnicos a través de gerentes establecidos.
- Experiencia demostrada en la construcción o transformación de organizaciones de ingeniería, incluido el desarrollo de talento técnico, el establecimiento de prácticas de ingeniería y la escalada de equipos durante períodos de crecimiento organizacional o técnico.
- Sólida base de ingeniería de software, incluida experiencia en la guía de arquitectura, implementación y operacionalización de soluciones complejas de software o IA/ML.
- Experiencia práctica en machine learning y arquitecturas modernas de IA, incluidos el desarrollo de modelos, la inferencia y las metodologías de evaluación.
- Sólida base técnica en Python y prácticas modernas de desarrollo de software, con la capacidad de evaluar compensaciones técnicas y guiar la ejecución de ingeniería.
- Capacidad demostrada para desarrollar hojas de ruta técnicas, establecer prioridades, gestionar recursos y entregar resultados medibles en entornos ambiguos.
- Excelentes habilidades de comunicación y gestión de partes interesadas, con experiencia en la influencia de líderes técnicos y multifuncionales senior.
- Título de Grado en Ciencias de la Computación, Machine Learning, Ingeniería o un campo técnico relacionado, o experiencia práctica equivalente.
CALIFICACIONES PREFERIDAS
- Experiencia liderando equipos que desarrollan sistemas de evaluación de IA/ML, evaluación automatizada de modelos o soluciones de machine learning aplicadas.
- Experiencia con IA generativa y modelos de lenguaje grandes, incluida la evaluación basada en LLM, sistemas agénticos, orquestación de modelos o pruebas adversarias.
- Experiencia aplicada con modelado de machine learning, análisis estadístico, diseño experimental y métodos de evaluación cuantitativa.
- Experiencia en el desarrollo de evaluadores de modelos automatizados, generación de datos sintéticos, pruebas de penetración (red teaming) o capacidades sistemáticas de análisis de fallos.
- Familiaridad con los principios de IA Responsable y enfoques técnicos para la equidad, el sesgo, la robustez, el contenido dañino y la evaluación de riesgos de seguridad.
- Experiencia en la integración de capacidades de evaluación en plataformas de ingeniería existentes, flujos de trabajo de desarrollo o procesos de medición continua.
- Experiencia liderando organizaciones de ingeniería multidisciplinarias a través de transformaciones técnicas, particularmente aquellas que involucran automatización o machine learning aplicada.
- Capacidad para traducir técnicas de investigación emergentes en implementaciones de ingeniería confiables.
- Título avanzado en Ciencias de la Computación, Machine Learning, Inteligencia Artificial o una disciplina técnica relacionada.
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