Senior Machine Learning Engineer

优缺点分析

角色解读

• 可向端侧AI技术专家、首席科学家或AI团队技术负责人方向发展，成为该领域的顶尖技术领袖
• 在顶级的硬件与软件生态中，能够接触到最前沿的端侧大模型落地场景，积累极具壁垒的端侧AI工程经验
• 负责端侧大语言模型（LLM）及适配器技术的端到端生命周期管理，包括训练配方制定、数据整理、架构调优及运行时优化
• 解决在严格计算、内存和延迟约束下的智能体能力、推理和任务完成问题，确保模型在端侧的高效运行
• 与基础模型和产品团队紧密合作，将Apple Intelligence扩展到多种语言和领域，提升全球用户的智能助手体验
• 具备5年以上生产级深度学习和NLP系统构建经验，精通LLM训练与微调（SFT, DPO/RLHF, PEFT/LoRA）
• 熟练掌握Python及现代深度学习框架（PyTorch, DeepSpeed, Megatron-LM等），具备严谨的数据集设计与评估分析能力
• 具备出色的跨职能沟通与项目管理能力，能够在复杂的工程约束和紧迫的截止日期下推进项目交付

申请策略

• 了解Apple Intelligence的最新发布内容及Siri的演进方向，体会其“隐私优先”和“端云结合”的设计理念，在面试中展现对产品的深刻理解
• 准备好展示如何在严苛的资源限制下实现模型性能最大化的具体案例，用数据和结果说话
• 突出在LLM训练、微调（如LoRA、RLHF）方面的实际项目经验及取得的业务指标提升，展示对模型行为的深刻理解
• 强调端侧部署、模型量化或推理优化（如vLLM、TensorRT）的落地经验，证明在资源受限环境下的工程能力
• 展示在顶级会议发表的论文或发布的行业领先GenAI产品，体现技术深度和行业影响力
• 深入学习端侧AI部署框架（如CoreML、ONNX）及苹果硬件生态（Apple Neural Engine）的优化技术
• 补充智能体（Agentic）工作流、多轮推理及工具调用在紧凑模型（2B-9B参数）上的实现经验

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，确保逻辑清晰、重点突出
• 对于技术问题，先阐述理论原理，再结合具体项目说明工程实现细节，最后用量化指标（如延迟降低、内存减少、准确率提升）证明结果
• 在严格的内存和计算限制下，你如何优化一个7B参数的大语言模型以在端侧流畅运行？
• 请分享一个你主导的LLM微调（如SFT或RLHF）项目，遇到了哪些loss dynamics问题，如何解决的？
• 如何设计一套自动化的评估体系来衡量端侧模型在特定领域任务上的表现？
• 在跨职能团队中，当产品需求与模型工程约束发生冲突时，你如何推进项目并达成共识？
• 深入复习LLM的核心原理、微调算法（PEFT/LoRA/DPO）及推理加速技术，确保技术细节经得起推敲
• 了解苹果最新的WWDC中关于Apple Intelligence和端侧模型的技术细节，准备1-2个在资源受限环境下解决复杂工程问题的深度案例