Estados Unidos
Redwood Materials
Apple
Líder de Engenharia, Engenharia e Avaliação de Segurança de IA, Serviços de Engenharia Apple
Estados Unidos
Cupertino, California, United States
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
A Apple Services Engineering (ASE) impulsiona experiências de IA e machine learning em toda a App Store, Apple Music, Apple TV e muito mais. Construímos experiências inteligentes e profundamente pessoais, projetadas para servir usuários em todo o mundo. Garantir que essas experiências sejam seguras, confiáveis e representativas das diversas comunidades que atendemos é fundamental para como desenvolvemos e implantamos IA.
Estamos buscando um líder de engenharia experiente para liderar a Engenharia e Avaliação de Segurança de IA na organização de IA Centrada no Humano. Esta função combina engenharia de software, machine learning, ciência de avaliação e IA Responsável para desenvolver capacidades escaláveis para identificar, medir e mitigar riscos associados a experiências impulsionadas por IA. Você liderará uma organização emergente e multidisciplinar de gerentes de engenharia, engenheiros e cientistas aplicados, construindo a expertise técnica, as práticas de engenharia e as capacidades organizacionais necessárias para escalar a avaliação de segurança de IA. Esta é uma oportunidade de moldar uma função crescente, desenvolvendo suas bases técnicas enquanto transforma avaliações manuais de segurança em processos automatizados e cientificamente rigorosos. O candidato ideal traz forte liderança em engenharia, expertise prática em machine learning e sistemas modernos de IA, e sucesso comprovado na construção de organizações técnicas e na tradução de desafios complexos em resultados de engenharia mensuráveis.
DESCRIÇÃO
Como Líder de Engenharia para Engenharia e Avaliação de Segurança de IA, você liderará o desenvolvimento e a operacionalização de capacidades técnicas para avaliar sistematicamente o comportamento de modelos de IA, identificar danos potenciais e medir a eficácia das mitigações de segurança. Sua organização avançará metodologias de avaliação de segurança, avaliação baseada em modelos, testes adversariais, identificação automatizada de riscos e análise de falhas. Em parceria com a Evaluation Systems & Research (ESR), que fornece infraestrutura e serviços de avaliação compartilhados, você integrará modelos específicos de segurança, fluxos de trabalho de avaliação e capacidades de medição em sistemas de avaliação escaláveis. Você estabelecerá a direção técnica, a estrutura organizacional e as práticas de engenharia necessárias para que uma equipe em crescimento opere de forma eficaz. Isso requer um líder que possa se envolver profundamente em decisões técnicas, desenvolver gerentes de engenharia e contribuidores seniores, e construir progressivamente a capacidade da organização de entregar soluções técnicas complexas. Você trabalhará em estreita colaboração com as equipes de engenharia de machine learning, pesquisa, produto, privacidade, jurídico e políticas de segurança para traduzir requisitos de segurança em padrões técnicos mensuráveis e insights acionáveis que informam as decisões de desenvolvimento e implantação de IA.
QUALIFICAÇÕES MÍNIMAS
- 12+ anos de experiência em engenharia de software, engenharia de machine learning, IA aplicada ou disciplinas técnicas relacionadas, incluindo experiência comprovada na entrega de sistemas complexos de qualidade de produção.
- 8+ anos de experiência em gerenciamento de engenharia ou machine learning aplicada, incluindo pelo menos 3 anos gerenciando gerentes de engenharia ou liderando múltiplas equipes técnicas através de gerentes estabelecidos.
- Experiência comprovada na construção ou transformação de organizações de engenharia, incluindo o desenvolvimento de talentos técnicos, o estabelecimento de práticas de engenharia e a escalabilidade de equipes através de períodos de crescimento organizacional ou técnico.
- Forte base em engenharia de software, incluindo experiência em guiar arquitetura, implementação e operacionalização de soluções complexas de software ou IA/ML.
- Expertise prática em machine learning e arquiteturas modernas de IA, incluindo desenvolvimento de modelos, inferência e metodologias de avaliação.
- Forte base técnica em Python e práticas modernas de desenvolvimento de software, com a capacidade de avaliar trade-offs técnicos e guiar a execução da engenharia.
- Capacidade comprovada de desenvolver roadmaps técnicos, estabelecer prioridades, gerenciar recursos e entregar resultados mensuráveis em ambientes ambíguos.
- Excelentes habilidades de comunicação e gerenciamento de stakeholders, com experiência em influenciar líderes técnicos e interfuncionais seniores.
- Bacharelado em Ciência da Computação, Machine Learning, Engenharia ou um campo técnico relacionado, ou experiência prática equivalente.
QUALIFICAÇÕES PREFERENCIAIS
- Experiência liderando equipes que desenvolvem sistemas de avaliação de IA/ML, avaliação automatizada de modelos ou soluções de machine learning aplicadas.
- Experiência com IA generativa e modelos de linguagem grandes, incluindo avaliação baseada em LLM, sistemas agênticos, orquestração de modelos ou testes adversariais.
- Experiência aplicada com modelagem de machine learning, análise estatística, design experimental e métodos de avaliação quantitativa.
- Experiência no desenvolvimento de avaliadores automatizados de modelos, geração de dados sintéticos, red teaming ou capacidades sistemáticas de análise de falhas.
- Familiaridade com princípios de IA Responsável e abordagens técnicas para justiça, viés, robustez, conteúdo prejudicial e avaliação de risco de segurança.
- Experiência na integração de capacidades de avaliação em plataformas de engenharia existentes, fluxos de trabalho de desenvolvimento ou processos de medição contínua.
- Experiência liderando organizações de engenharia multidisciplinares através de transformação técnica, particularmente envolvendo automação ou machine learning aplicada.
- Capacidade de traduzir técnicas de pesquisa emergentes em implementações de engenharia confiáveis.
- Pós-graduação em Ciência da Computação, Machine Learning, Inteligência Artificial ou um campo técnico relacionado.
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