Ingeniero de Machine Learning

En Apple las nuevas ideas se convierten en grandes productos muy rápidamente y la innovación nunca se detiene. Aporta pasión y dedicación a tu trabajo y no hay límites a lo que podrías lograr.

El equipo de Music ML en Apple Media Products es responsable de la personalización y las recomendaciones en Apple Music. Buscamos un ingeniero de software con experiencia para ayudar a diseñar y ejecutar nuestros servicios de recomendación orientados al cliente de forma fiable, eficiente y con dedicación para ofrecer música relevante y diversa a nuestros usuarios. La música es nuestra pasión y nuestro objetivo es conectar a los artistas con los amantes de la música como nosotros. Creamos experiencias increíbles para nuestros usuarios respetando su privacidad. Nuestro equipo es un grupo amable de personas de más de 10 países. Nos ayudamos mutuamente a crecer y a realizar el mejor trabajo para nuestros usuarios. También formamos parte de un equipo más grande en Apple Services Engineering y más allá. Trabajamos juntos para hacer realidad una visión unificada, aprovechando la integración única de hardware, software y servicios de Apple. Y aunque los servicios son una parte más importante del negocio de Apple que nunca, estos equipos siguen siendo pequeños, ágiles y multifuncionales, lo que ofrece grandes oportunidades para colaborar y crecer.

El equipo de Music ML dentro de Apple Services Engineering busca un gran ingeniero de software para crear y mejorar las funciones y servicios que impulsan la personalización de Apple Music. Nuestro equipo es responsable de proporcionar funciones personalizadas para Apple Music, incluyendo Home, New, Radio y Personal Mixes. Nuestro trabajo incluye análisis de datos, canalizaciones offline a gran escala, entrenamiento e inferencia de modelos de aprendizaje automático y servicios online para proporcionar experiencias personalizadas en tiempo real. Nuestro equipo en Londres, en constante crecimiento, construye y desarrolla sistemas de datos dinámicos de vanguardia a escala global. Somos responsables de todo el ciclo de vida: colaboración con el equipo de producto, diseño de sistemas, implementación, optimización continua y mejora.