AIML - Apple Foundation Models: Senior ML Research Scientist, RL & Agentic Reasoning

Bereit, wie Milliarden von Menschen mit Technologie zu interagieren? Das Core Foundation Models-Team von Apple treibt die Intelligenz voran, die Erfahrungen auf Milliarden von Geräten weltweit ermöglicht – und wir suchen außergewöhnliche Talente, die sich uns anschließen! Unser in Europa ansässiges angewandtes ML-Team sucht einen erfahrenen ML-Forschungswissenschaftler, um bahnbrechende Entwicklungen im Bereich KI voranzutreiben!

Als Kernmitglied unseres KI-Teams werden Sie transformative Fortschritte bei großangelegten Sprachmodellen mit starkem Fokus auf Reinforcement Learning leiten. Ihre Mission ist es, die Grenzen von Planung, Denken und agentischer Intelligenz zu erweitern, indem Sie RL-Techniken entwickeln und anwenden, um nächste Generationen von Foundation-Modellen zu trainieren und zu verfeinern. Sie werden über die gesamte KI-Entwicklungspipeline hinweg arbeiten – von der Gestaltung multimodaler Architekturen bis hin zur Verbesserung der Entscheidungsfindung, Bewertung und großflächigen Bereitstellung auf Milliarden von Geräten weltweit.

Wir suchen einen wegweisenden technischen Leiter mit nachweislicher Erfolgsbilanz im Aufbau und der Skalierung von Sprachmodellen, der leidenschaftlich daran interessiert ist, Reinforcement Learning zu nutzen, um neue Ebenen des Denkens, der Anpassungsfähigkeit und der Autonomie in der KI freizusetzen.

Mindestens erforderliche Qualifikationen:

• PhD/Master-Abschluss oder gleichwertige Erfahrung in Informatik, Computertechnik oder einem eng verwandten Bereich.
• Tiefe Expertise in generativen KI-Architekturen, mit praktischer Erfahrung im Training und der Skalierung großer Sprachmodelle (LLMs) und/oder multimodaler Foundation-Modelle.
• Branchenerfahrung in der Entwicklung, dem Training und der Bereitstellung großangelegter ML-Systeme, mit Schwerpunkt auf Leistungsoptimierung.
• Starker Hintergrund in Deep Learning und Reinforcement Learning, einschließlich praktischer Erfahrung in der Anwendung dieser Methoden auf LLMs und Foundation-Modelle.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Beherrschung von Python und modernen ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX).
• Nachgewiesene Fähigkeit zur Datenanalyse, Diagnose von Engpässen und Optimierung großangelegter Modelle für Leistung und Effizienz, mit Kreativität bei der Lösung komplexer technischer Herausforderungen.
• Starke kritische Denk-, Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu vermitteln.
• Nachgewiesene Branchenerfahrung in der Bereitstellung von ML-gesteuerten Produktfunktionen in großem Maßstab.
• Nachweisliche Erfolge im Entwurf, Training und der Optimierung von LLMs und/oder multimodalen Foundation-Modellen in großem Maßstab.
• Expertenverständnis von maschinellem Lernen Theorie und Praxis, mit Spezialisierung auf generative Modellierung und großangelegte Architekturen.
• Forschung oder angewandte Erfahrung in Entscheidungsfindung, Reinforcement Learning und agentischem Denken.
• Beherrschung von Python und wichtigen ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX), mit fortgeschrittenen Fähigkeiten in Debugging, Softwaredesign und verteiltem Training.
• Starke Forschungsergebnisse, mit peer-reviewed Veröffentlichungen an führenden AI/ML oder NLP-Veranstaltungen (z.B. NeurIPS, ICML, ICLR, ACL).

Bei Apple sind wir nicht alle gleich. Und das ist unsere größte Stärke. Wir ziehen aus den Unterschieden in dem, wer wir sind, was wir erlebt haben und wie wir denken. Denn um Produkte zu schaffen, die allen dienen, glauben wir daran, alle einzubeziehen. Daher verpflichten wir uns, alle Bewerber fair und gleich zu behandeln. Wir werden mit Bewerbern zusammenarbeiten, um angemessene Vorkehrungen zu treffen.

Bei Apple glauben wir, dass Zugänglichkeit ein fundamentales Menschenrecht ist. Sie werden diese Idee in allem hier finden – in unserer Kultur, unseren Vorteilen und unseren digitalen Werkzeugen. Indem wir so viele Perspektiven wie möglich willkommen heißen, helfen wir Ihnen, eine Karriere aufzubauen, in der Sie sich zugehörig fühlen.