Vereinigte Staaten
Siemens
Apple
Engineering Manager, Modell- & Algorithmenbewertung & Qualität, Sensing & Connectivity
Vereinigte Staaten
Cupertino, California, United States
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BESCHREIBUNG
Werden Sie Teil des Teams „Sensing and Connectivity - Location Context“, das entscheidende Erlebnisse in Apple Produkten ermöglicht. Unser Team arbeitet daran, durch multimodale Sensorik und KI-Modelle personalisierte Erkenntnisse aus den täglichen Mustern der Nutzer zu gewinnen. Dieses Team kombiniert fortschrittliches machine learning, einschließlich der Integration, Anpassung und Feinabstimmung von Basismodellen, mit kontextbezogener Sensorik, unterstützt durch innovative Studiendesigns, um Nutzererkenntnisse für Karten- und Fitnessanwendungen, Journal und viele weitere zu gewinnen. Als Leiter dieses Teams haben Sie die seltene und lohnende Gelegenheit, zukünftige Produkte zu gestalten, die unsere Kunden begeistern und inspirieren werden. Sie und Ihr Team verantworten die Qualität modernster Standortintelligenz-Funktionen, die auf ML-Modellen über verschiedene Betriebssysteme hinweg basieren, einschließlich iOS und watchOS. Wir entwickeln wissenschaftlich fundierte Designs von KI/ML-Modellen, die das komplexe Zusammenspiel von menschlicher Gesundheit und Verhalten erfassen und unseren Kunden wertvolle Erkenntnisse direkt liefern. Wir fördern Innovationen und nutzen neue Technologien, um unsere kreativen Fähigkeiten zu erweitern. Wir suchen einen Manager, der ein fundiertes Verständnis von ML mit einer Erfolgsbilanz beim Aufbau und der Entwicklung von Teams verbindet, die diese Modelle und die unterstützende Software validieren. Wenn das auf Sie zutrifft, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.
Das Team „Sensing and Connectivity“ sucht einen Manager zur Leitung einer talentierten Gruppe von Ingenieuren, die die Algorithmen und KI-Modelle hinter unseren Standortkontext-Funktionen bewerten und zudem die Qualitätstechnik für deren Bereitstellung verantworten: Testautomatisierung, Softwaretests und kontinuierliche Integration. Wir arbeiten in einem schnelllebigen Umfeld, das von einer engen Beziehung zwischen Bewertung und Entwicklung abhängt. Sie bewerten probabilistische On-Device-Modelle und definieren, was „korrekt“ bedeutet, wenn die Ground Truth knapp ist und das reale Verhalten nicht vollständig simuliert werden kann. In dieser Rolle werden Sie:
- Die Strategie zur Modellbewertung für unsere ML-Modelle und andere Algorithmen verantworten, einschließlich Benchmarks, Bewertungsprotokollen und der Validierung von Trainingsdaten, Merkmalen und Labels, sowie die Qualitätsstrategie für die End-to-End-Erlebnisse, die diese antreiben.
- Die technische Richtung vorgeben, wie das Team diese Modelle bewertet. Das bedeutet, Design und Implementierung zu hinterfragen, Bewertungen von Modellausgaben in priorisierte Algorithmusverbesserungen umzusetzen und das Team auf die gleiche Strenge bei seinen eigenen Analysen und Schlussfolgerungen zu verpflichten.
- Das Team beim Aufbau von Automatisierung, kontinuierlicher Integration, Analytik und Überwachung leiten, die Funktionen qualifizieren, Leistung und Systemspeichernutzung messen und die Qualität über Releases hinweg verfolgen.
- Die KPIs identifizieren, die den Projekterfolg definieren, die Dashboards dahinter erstellen und die Ergebnisse des Teams in Nutzerstudien, Code- und Datenüberprüfungen sowie gegenüber technischen und leitenden Zielgruppen vertreten.
- Die Fehlerbehebung in der gesamten Software-Engineering-Organisation und mit Partnerteams bei Apple vorantreiben, wobei Sie bei Bedarf eskalieren und verhandeln, um den Qualitätsstandard zu halten.
- Eng mit Entwicklung, Programmmanagement und funktionsübergreifenden Partnern zusammenarbeiten, von der vorgelagerten Hardware bis zu den nachgelagerten Apps, um eine exzellente End-to-End-Qualität im Einklang mit den Release-Zeitplänen voranzutreiben.
- Eine Vision für die zukünftige Ausrichtung des Teams festlegen, neue Möglichkeiten identifizieren und die Zustimmung der Stakeholder einholen, um diese zu verfolgen.
- Das Team einstellen, coachen, betreuen und weiterentwickeln, wobei Sie auf individuellen Stärken aufbauen und ein sinnvolles berufliches Wachstum schaffen.
MINDESTQUALIFIKATIONEN
- Bachelor-, Master- oder Doktortitel in Informatik / Elektrotechnik oder gleichwertig
- 5+ Jahre relevante Branchenerfahrung
- 2+ Jahre Führung und Management eines Engineering-Teams mit einer Erfolgsbilanz bei der Erweiterung der Fähigkeiten von Ingenieuren und der Schaffung von sinnvollem beruflichem Wachstum
- Erfahrung in der Bewertung von KI/ML-Modellen: Erstellung von Benchmarks und Bewertungsprotokollen sowie Durchführung statistischer Analysen
- Versiert im Entwurf KI-gestützter Arbeitsabläufe unter Verwendung von GenAI zur Automatisierung und Beschleunigung von Tests, Debugging und Metrikanalysen
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN
- Praktischer Engineering-Hintergrund mit ausreichender Erfahrung in der Softwareentwicklung, um die technische Richtung vorzugeben und die Arbeit des Teams kritisch zu bewerten
- Erfahrung in der Bewertung von Basismodellen oder LLMs, zum Beispiel durch den Aufbau von Evaluierungs-Harnesses, Golden Datasets, LLM-as-Judge-Pipelines oder Human-in-the-Loop-Bewertungen
- Erfahrung mit Sensor-, Zeitreihen- oder On-Device-ML-Modellen sowie den dahinter liegenden Datenpipelines
- Erfahrung im Aufbau oder der Leitung von Automatisierung, Testinfrastruktur und CI-Systemen
- Erfahrung an der Schnittstelle von Hardware und Software
- Fähigkeit, in einem dynamischen Umfeld mit sich ändernden Prioritäten und Zeitplänen zu arbeiten, mit exzellenten analytischen Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und Kommunikationsstärke
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