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Software Engineer, Machine Learning & AI
Software Engineer, Machine Learning & AI
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
人工智能
机器学习
模型部署
软件工程
LLM
RAG
代理系统
AI 估算 · 40k–70k
上海机器学习软件工程师，核心技术部门，人才稀缺薪资高
职位详情
关于这个职位
这是一个在苹果公司上海办公室的机器学习与人工智能软件工程师职位
你将加入产品完整性AI/ML团队，负责开发和交付支持苹果硬件产品线（如iPhone、AirPods、Watch、Mac等）的软件
你的工作将直接影响产品设计、制造和测试流程，通过构建数据驱动的AI/ML解决方案来赋能硬件工程团队和第三方配件制造商
最低要求
设计、实现和维护具有干净、可扩展和可测试代码的AI/ML软件解决方案
与高级工程师和跨职能合作伙伴协作，理解需求并将其转化为具体的任务
开发和优化ML工作流程，包括传统模型和基于LLM的解决方案的训练、评估和推理管道
为智能自动化和推理的代理系统开发和基于RAG的架构做出贡献
紧跟AI/ML领域的发展，并根据新进展帮助改进我们的工具、基础设施和实践
参与代码审查、设计讨论和文档编写，以确保高工程质量和团队知识共享
支持生产环境中模型和服务的测试、部署和监控
工作职责
作为团队中的软件工程师，你将在塑造和交付高影响力的AI/ML解决方案方面发挥关键作用，这些解决方案将重新定义苹果设计、制造和测试硬件产品的方式
你构建的软件将为数据驱动的决策提供支持，揭示新的见解，并在硬件工程及其他领域实现突破性能力
团队在快节奏、协作的环境中运作，与跨职能团队紧密合作，快速迭代、验证和部署大规模的实用AI/ML解决方案
优先资格
年以上专业软件工程经验，专注于AI/ML开发
精通Python或其他面向对象的编程语言
有训练和部署ML模型或在应用中使用LLM的实践经验
具备强大的问题解决能力，并能在快节奏环境中快速学习
计算机科学、工程或相关领域的学士学位，或同等的行业经验
强大的沟通能力和协作精神
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势巨大，能在苹果公司直接参与其标志性硬件产品（iPhone、AirPods等）的AI赋能工作，项目影响力和可见度极高
- 技术栈前沿，涉及从传统ML到LLM、RAG、代理系统等当前AI领域的热点方向，有利于积累稀缺且高价值的实践经验
- 职业发展资源丰富，苹果提供顶尖的同事、技术环境和学习机会，有助于个人能力的快速提升和行业网络的建立
- 技术迭代迅速，需要持续学习并紧跟AI/ML领域的最新发展，对个人的学习能力和适应性是持续考验
- 在大型跨国公司的跨部门协作中，沟通和项目推进可能涉及复杂的流程，需要具备优秀的软技能
- 适合拥有扎实软件工程和AI/ML背景，追求技术卓越，并渴望在顶尖科技公司将自己的技术能力转化为实际产品影响力的工程师
缺点 / 挑战
- 工作标准和要求极高，需要产出高质量、可扩展且对产品有直接影响的代码，面临较大的技术挑战和交付压力
角色解读
- 在技术深度上，可以从AI/ML软件工程师成长为特定领域（如计算机视觉、自然语言处理）的专家，或向AI系统架构师方向发展
- 在广度上，有机会深入了解苹果的硬件产品开发全流程，成为连接AI技术与硬件创新的桥梁，未来可向技术管理或跨职能项目领导角色发展
- 长期来看，在苹果这样的顶尖科技公司积累的AI落地经验和产品影响力，为未来在AI产品管理、创业或行业研究等领域发展奠定了坚实基础
- 你将负责设计和开发支持苹果硬件产品（如iPhone、AirPods等）的AI/ML软件解决方案
- 具体工作包括构建和优化机器学习工作流程，涵盖从模型训练、评估到部署的完整管道，并可能涉及基于LLM和RAG的智能系统开发
- 你需要与跨职能团队（如硬件工程师）紧密合作，将业务需求转化为技术实现，并确保软件在生产环境中的稳定运行
- 核心技能是扎实的软件工程能力，特别是使用Python进行AI/ML开发，能够编写干净、可扩展和可测试的代码
- 需要具备实际的机器学习模型开发与部署经验，熟悉传统ML模型和大型语言模型（LLM）的应用场景
- 必须具备强大的问题解决能力和快速学习能力，以适应AI领域的快速发展和苹果快节奏的工作环境
- 良好的沟通与协作能力至关重要，因为需要与不同背景的工程师和合作伙伴有效合作
申请策略
- 深入了解苹果的硬件产品线和其如何应用AI技术（如芯片上的机器学习），在申请材料或面试中展现你对公司业务的兴趣和见解
- 准备清晰阐述你对“编写干净代码”和“交付客户影响”的理解，并准备相关的项目案例，这与团队文化高度契合
- 重点突出与AI/ML模型（尤其是LLM应用）从开发到部署的全流程项目经验，用具体数据和成果说明你的贡献
- 详细描述你使用Python等语言进行软件开发的经历，特别是涉及代码质量、可扩展性、测试和协作的实践
- 展示你在跨职能团队中协作解决复杂问题的能力，以及将业务需求转化为技术方案的经验
- 如果对RAG架构或代理系统开发经验不足，可以通过学习相关开源项目或构建小型演示项目来快速补充实践认知
- 加强对大规模机器学习系统部署、监控和性能优化的知识，了解相关的云平台或基础设施工具
- 复习计算机科学和机器学习的基础知识，确保对算法、数据结构和模型原理有扎实的理解
面试指南
- 对于技术问题，采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，重点突出你的具体行动、技术决策背后的思考以及可量化的成果
- 在回答行为或协作类问题时，强调沟通、主动性和以结果为导向的思维，展示你不仅是技术执行者，更是问题的解决者和团队的贡献者
- 请描述一个你从头到尾负责的机器学习项目，并重点说明你在模型选择、训练、评估和部署中遇到的最大挑战及如何解决的
- 你如何理解‘编写干净、可扩展和可测试的代码’在AI/ML项目中的重要性？请结合你的项目经验举例说明
- 假设需要为一个新的硬件测试场景开发一个智能分析工具，你会如何设计技术方案？需要考虑哪些因素？
- 请分享一次你与跨职能团队（如非技术背景的同事）成功合作的经验
- 你如何确保技术方案满足业务需求？
- 你是如何保持对AI/ML领域最新技术（如新的LLM或框架）的了解的？最近关注的一个趋势是什么？
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