Redwood Materials
Apple
Responsable Gouvernance & Opérations, Infrastructure & Planification
À propos du poste
La Plateforme d'Accélération et d'Efficacité de Calcul (PACE) d'Apple est une équipe à fort effet de levier opérant à l'intersection critique de nos organisations ML, de l'infrastructure de calcul sous-jacente et des outils de plateforme principaux. Notre mission est de donner aux équipes d'ingénierie logicielle d'Apple les moyens d'un calcul efficace et évolutif. En éliminant les frictions opérationnelles et en optimisant l'écosystème plus large du machine learning, nous accélérons directement le rythme du développement dans toute l'entreprise. Nous recherchons un Responsable des Opérations fondateur passionné par la gestion du cycle de vie du calcul ML pour construire et diriger notre fonction de gouvernance et d'opérations. C'est une opportunité unique de développer la feuille de route et de construire une équipe d'opérations de classe mondiale et de haut niveau. Vous collaborerez étroitement avec les responsables des outils et de l'analyse pour définir les systèmes de gouvernance, les cadres de télémétrie, les tableaux de bord d'utilisation et les modèles analytiques qui donnent à PACE et à la direction ML d'Apple une image claire et continuellement mise à jour de la manière dont le calcul est utilisé. Le succès pour ce rôle signifie zéro glissement de projet dû au processus, à la plateforme ou à une mauvaise priorisation. La maîtrise de ce rôle signifie établir et suivre les indicateurs clés de productivité et résoudre proactivement les problèmes pour maintenir ces indicateurs constamment élevés. Votre travail alimentera l'analyse ML de base, tant pour le développement interne que pour le service d'inférence. La plupart des rôles opérationnels impliquent des runbooks sans fin. Ce rôle s'adresse à quelqu'un qui est aussi un ingénieur et un artiste dans l'âme. Votre travail opérationnel permettra à une équipe à fort effet de levier de prendre des décisions qui ont un impact significatif sur les résultats financiers d'Apple.
DESCRIPTION
- Assumer la responsabilité des opérations quotidiennes des systèmes que vous architecturez. Vous concevrez et superviserez un modèle de support évolutif de type hub-and-spoke, couvrant des équipes interfonctionnelles de garde d'astreinte de niveau-1, des chefs d'équipe de niveau-2 et un groupe d'escalade d'ingénierie dédié de niveau-3 que vous construirez et gérerez.
- Gérer et faire évoluer les outils de gouvernance de PACE et les systèmes associés, en veillant à ce que les demandes de ressources de calcul, les allocations et les données d'utilisation soient capturées avec précision pour soutenir une analyse rapide à grande échelle.
- Combler les lacunes de couverture à mesure que l'écosystème ML d'Apple s'étend à de nouveaux matériels (GPU, TPU et silicium personnalisé) et à de nouvelles charges de travail (inférence, sur appareil), en équilibrant puissance, performance, coût et compatibilité.
- Collaborer avec le Responsable des Données et de l'Analyse pour maintenir la couche analytique, en construisant les tableaux de bord, les rapports et les alertes automatisées qui font ressortir les opportunités d'efficacité et suivent les économies d'infrastructure.
- Identifier les anomalies système et les goulots d'étranglement opérationnels qui dégradent l'utilisation et augmentent les coûts, en construisant des modèles d'impact financier qui traduisent les métriques techniques en informations exploitables pour la direction.
- Collaborer avec les équipes d'ingénierie ML d'Apple, en fournissant des analyses basées sur les données pour optimiser les modèles fondamentaux, les charges de travail d'inférence et les outils de plateforme qui dépendent de vos données pour réussir.
- Concevoir des processus de gouvernance robustes et des opérations automatisées conçus spécifiquement pour répondre aux exigences du ML à l'échelle d'Apple.
- Collaborer pour produire des analyses stratégiques qui éclairent les décisions exécutives sur l'investissement, l'allocation et la stratégie du calcul ML, influençant directement la croissance du ML et le développement de fonctionnalités d'Apple.
QUALIFICATIONS MINIMALES
- Diplôme de BS en Informatique, Science des Données, Génie Informatique, ou expérience pratique équivalente
- 5+ années d'expérience dans un rôle de gouvernance/opérations, d'ingénierie de données, d'ingénierie analytique, de gestion de programme technique, ou dans un environnement de calcul à grande échelle ou cloud
- Organisé(e), orienté(e) processus, et à l'aise pour gérer des systèmes opérationnels dont d'autres dépendent quotidiennement
- Solide expérience interfonctionnelle de travail avec des ingénieurs compétents, des managers, des EPM et des dirigeants
- Expérience avérée dans la conception et l'exploitation de systèmes et processus complexes à partir de zéro
- Maîtrise de l'IA et capacité à s'adapter rapidement aux flux de travail et à l'autonomisation de l'IA
- Expérience directe dans la gestion de SRE et de systèmes de support technique hiérarchiques
- Maîtrise de SQL et expérience dans la création de tableaux de bord analytiques ou de produits de données (Tableau, Looker, Grafana ou similaire)
- Expérience dans la conception de modèles de données ou de schémas de télémétrie pour des données d'infrastructure, de capacité ou d'utilisation
- Capacité à traduire des métriques techniques brutes en récits commerciaux clairs pour les ingénieurs et les dirigeants
QUALIFICATIONS PRÉFÉRENTIELLES
- Expérience avec Python pour l'analyse de données (pandas, notebooks) ou le développement de pipelines légers
- Connaissance des concepts d'infrastructure d'entraînement ML : utilisation des GPU, débit d'entraînement et efficacité de planification, même si vous ne les avez pas optimisés directement
- Expérience préalable en FinOps, planification de capacité, gestion des coûts cloud ou gouvernance informatique
- Expérience dans la construction ou l'exploitation de systèmes d'analyse de données
- Expérience en matière d'alertes automatisées ou de détection d'anomalies pour les métriques d'infrastructure
