Engineering Program Manager für Media Intelligence

Vereinigte Staaten

Cupertino, California, United States

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BESCHREIBUNG

Stellen Sie sich vor, was Sie hier erreichen könnten! Bei Apple werden neue Ideen sehr schnell zu außergewöhnlichen Produkten, Dienstleistungen und Kundenerlebnissen. Bringen Sie Leidenschaft und Engagement in Ihre Arbeit ein, und es gibt keine Grenzen für das, was Sie erreichen können.

Die Technologie des Media, Graphics, & Compute (MGC) Teams bildet das Herzstück der Produkte von Apple. MGC sucht einen Engineering Program Manager, der die Softwareentwicklung für Media Intelligence unterstützt. Das Team entwickelt die Systeme und Technologien hinter intelligenten Medienerlebnissen für die gesamte Produktpalette von Apple. Dazu gehören Apps wie Fotos, FaceTime und Kamera sowie systemweite Funktionen. Sie arbeiten direkt mit Software-Ingenieuren und Forschern im Bereich machine learning zusammen, um neue Funktionen für iOS, iPadOS, macOS, watchOS, tvOS und visionOS bereitzustellen.

Das Media Intelligence Team vereint System- und Performance-Engineering, Video- und multimodales machine learning sowie generative KI für Bild und Video.

MINDESTQUALIFIKATIONEN

5+ Jahre Erfahrung im Projekt- oder Programmmanagement in einem High-Tech-Umfeld.

Erfahrung in der Bereitstellung von kundenorientierten Client-Side-Softwarefunktionen oder Projekten von der Konzeption bis zur Auslieferung.

Nachgewiesene Führungserfahrung bei großen, funktionsübergreifenden Softwareprojekten.

Starke technische Kompetenz in machine learning (AIML), Computer Vision, Video oder Grafik.

BS/MS-Abschluss (EE/CS/CE) oder gleichwertige Qualifikation.

BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN

Hervorragende schriftliche und mündliche Präsentationsfähigkeiten.

Nachgewiesene Fähigkeit, prägnante und präzise Zusammenfassungen für Führungskräfte über den Projektstatus und komplexe technische Situationen zu erstellen.

Erfahrung darin, sich schnell in technische Konzepte aus einer Vielzahl von Bereichen einzuarbeiten.

Erfahrung im Management von ML-gesteuerten Programmen – Beispiele sind Modelltraining- und Evaluierungszyklen, Abhängigkeiten von Datensätzen und die Überführung von Forschung in die Produktion.

Vertrautheit mit generativer KI, wie z. B. Diffusionsmodellen, multimodalen LLMs und KI-Agenten.

Erfahrung mit On-Device-Performance, Energieverbrauch und Hardware-Beschleunigungs-Abwägungen (GPU, Neural Engine, SIMD).

Erfahrung mit Videokodierungs- und Verarbeitungssystemen (Codecs, Formate, Container).

Erfahrung mit Softwareentwicklung für Consumer-Medienplattformen: Mobilgeräte, Mediaplayer oder Kamera- und Fotoanwendungen.

Erfahrung mit Continuous Integration und Testautomatisierungspraktiken.

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