États-Unis
Redwood Materials
Apple
Leader Ingénierie, Ingénierie et Évaluation de la Sécurité IA, Services Apple
États-Unis
Cupertino, California, United States
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Les Services Apple (ASE) alimentent les expériences IA et de machine learning sur l'App Store, Apple Music, Apple TV, et plus encore. Nous créons des expériences intelligentes et profondément personnelles conçues pour servir les utilisateurs du monde entier. Garantir que ces expériences sont sûres, fiables et représentatives des diverses communautés que nous servons est fondamental dans notre façon de développer et de déployer l'IA.
Nous recherchons un leader ingénierie expérimenté pour diriger l'Ingénierie et l'Évaluation de la Sécurité IA au sein de l'organisation Human-Centered AI. Ce rôle combine l'ingénierie logicielle, le machine learning, la science de l'évaluation et l'IA Responsable pour développer des capacités évolutives permettant d'identifier, de mesurer et d'atténuer les risques associés aux expériences basées sur l'IA. Vous dirigerez une organisation émergente et multidisciplinaire de responsables ingénierie, d'ingénieurs et de scientifiques appliqués, en développant l'expertise technique, les pratiques d'ingénierie et les capacités organisationnelles nécessaires pour faire évoluer l'évaluation de la sécurité de l'IA. C'est une opportunité de façonner une fonction en croissance, en développant ses fondations techniques tout en transformant les évaluations manuelles de sécurité en processus automatisés et scientifiquement rigoureux. Le candidat idéal apporte un solide leadership ingénierie, une expertise pratique en machine learning et en systèmes d'IA modernes, ainsi qu'un succès avéré dans la construction d'organisations techniques et la traduction de défis complexes en résultats ingénierie mesurables.
DESCRIPTION
En tant que Leader Ingénierie pour l'Ingénierie et l'Évaluation de la Sécurité IA, vous dirigerez le développement et l'opérationnalisation des capacités techniques pour évaluer systématiquement le comportement des modèles IA, identifier les préjudices potentiels et mesurer l'efficacité des mesures d'atténuation de la sécurité. Votre organisation fera progresser les méthodologies d'évaluation de la sécurité, l'évaluation basée sur des modèles, les tests contradictoires, l'identification automatisée des risques et l'analyse des défaillances. En partenariat avec Evaluation Systems & Research (ESR), qui fournit une infrastructure et des services d'évaluation partagés, vous intégrerez des modèles spécifiques à la sécurité, des flux de travail d'évaluation et des capacités de mesure dans des systèmes d'évaluation évolutifs. Vous établirez la direction technique, la structure organisationnelle et les pratiques d'ingénierie nécessaires pour qu'une équipe en croissance opère efficacement. Cela nécessite un leader capable de s'engager profondément dans les décisions techniques, de développer des responsables ingénierie et des contributeurs seniors, et de renforcer progressivement la capacité de l'organisation à fournir des solutions techniques complexes. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes d'ingénierie machine learning, de recherche, produit, confidentialité, juridique et de politique de sécurité pour traduire les exigences de sécurité en normes techniques mesurables et en informations exploitables qui éclairent les décisions de développement et de déploiement de l'IA.
QUALIFICATIONS MINIMALES
- 12+ années d'expérience en ingénierie logicielle, en ingénierie machine learning, en IA appliquée ou dans des disciplines techniques connexes, y compris une expérience avérée dans la livraison de systèmes complexes de qualité production.
- 8+ années d'expérience en gestion d'ingénierie ou en machine learning appliquée, dont au moins 3 années à gérer des responsables ingénierie ou à diriger plusieurs équipes techniques par l'intermédiaire de responsables établis.
- Expérience avérée dans la construction ou la transformation d'organisations d'ingénierie, y compris le développement de talents techniques, l'établissement de pratiques d'ingénierie et la mise à l'échelle des équipes pendant des périodes de croissance organisationnelle ou technique.
- Solide base en ingénierie logicielle, y compris une expérience dans la direction de l'architecture, de l'implémentation et de l'opérationnalisation de solutions logicielles ou IA/ML complexes.
- Expertise pratique en machine learning et en architectures d'IA modernes, y compris le développement de modèles, l'inférence et les méthodologies d'évaluation.
- Solide base technique en Python et en pratiques de développement logiciel modernes, avec la capacité d'évaluer les compromis techniques et de guider l'exécution ingénierie.
- Capacité avérée à développer des feuilles de route techniques, à établir des priorités, à gérer les ressources et à obtenir des résultats mesurables dans des environnements ambigus.
- Excellentes compétences en communication et en gestion des parties prenantes, avec une expérience dans l'influence des leaders techniques seniors et interfonctionnels.
- Diplôme de licence en informatique, Machine Learning, Ingénierie, ou dans un domaine technique connexe, ou expérience pratique équivalente.
QUALIFICATIONS PRÉFÉRENTIELLES
- Expérience dans la direction d'équipes développant des systèmes d'évaluation IA/ML, des évaluations automatisées de modèles ou des solutions de machine learning appliquées.
- Expérience avec l'IA générative et les grands modèles de langage, y compris l'évaluation basée sur LLM, les systèmes d'agents, l'orchestration de modèles ou les tests contradictoires.
- Expérience appliquée avec la modélisation machine learning, l'analyse statistique, la conception expérimentale et les méthodes d'évaluation quantitative.
- Expérience dans le développement d'évaluateurs de modèles automatisés, de génération de données synthétiques, de red teaming ou de capacités d'analyse systématique des défaillances.
- Connaissance des principes d'IA Responsable et des approches techniques pour l'équité, les biais, la robustesse, le contenu préjudiciable et l'évaluation des risques de sécurité.
- Expérience dans l'intégration de capacités d'évaluation dans des plateformes d'ingénierie existantes, des flux de travail de développement ou des processus de mesure continus.
- Expérience dans la direction d'organisations d'ingénierie multidisciplinaires à travers une transformation technique, en particulier impliquant l'automatisation ou le machine learning appliqué.
- Capacité à traduire des techniques de recherche émergentes en implémentations d'ingénierie fiables.
- Diplôme d'études supérieures en informatique, Machine Learning, Intelligence Artificielle, ou dans un domaine technique connexe.
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