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Machine Learning Engineer - AI, Search & Knowledge Platform
立即应聘

Machine Learning Engineer - AI, Search & Knowledge Platform

发布于 3 小时前

普通员工/个人贡献者

AI 估算 · 6.0–12.0万 · AI 参考估算
北京市
高级经验
本科
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Llm
Machine Learning
Natural Language Processing (Nlp)
Rag

值不值得投

81综合评分

综合评分 81

顶级大厂、前沿AI技术栈、高发展性、高挑战、WLB一般

从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。

薪资怎么样

9.0万

比机器学习工程中位数高

发布情况

新岗位 · 今天发布

公司情况

这家公司招聘很活跃

约 650 个在招 · 其中机器学习工程 18 个

市场机会

选择面较广

北京 · 机器学习工程 · 约 560 个在招

职位详情

关于这个职位

加入苹果Siri搜索团队，利用大规模机器学习和深度学习技术优化查询理解与排序算法

负责构建支持数十亿用户的基础设施，通过语言处理和数据分析提升产品体验，并开发RAG及生成式LLM相关功能

最低要求

计算机科学、数学、统计学或相关技术领域的学士学位或以上，或具备同等经证实的经验

年以上在机器学习、搜索推荐或广告系统中的检索和排序方面的经验
精通以下两种语言：Python、Go、Java、C++
对主要机器学习算法有出色的知识和良好的实践技能

工作职责

设计并构建基础设施，以支持赋能数十亿Siri、Spotlight和Safari用户的功能

执行语言处理、统计分析和用户意图分析，以验证如何改进产品结果的假设
利用专有并行数据处理平台处理Web规模的数据，以交付产品功能和改进
设计并运行/部署各种指标和评估，使用评分、日志处理、预发布和保持A/B测试等工具
向团队和Apple跨部门领导层展示分析结果

优先资格

具有RAG（检索增强生成）的实际经验，包括为检索器和生成式LLM的开发、评估和优化

出色的数据分析能力
良好的人际交往能力和优秀的团队合作精神
优秀的书面和口头沟通能力

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 拥有全球顶级的数据规模和算力资源，接触最前沿的AI技术，职业背书极强
  • 具备深厚算法功底和工程能力的资深AI工程师，追求技术极致且抗压能力强的人才

缺点 / 挑战

  • 技术门槛极高，需处理PB级数据，对算法落地和业务影响力要求严苛，竞争压力大

角色解读

  • 可向首席科学家、技术总监方向发展，或在AI大模型、推荐系统领域成为行业专家
  • 负责设计和构建支撑Siri、Spotlight等核心搜索功能的大规模机器学习基础设施
  • 精通至少两种编程语言（Python/C++等），深入掌握机器学习算法、NLP及搜索排序技术

申请策略

  • 准备详细的技术案例，展示如何通过数据分析驱动产品决策，体现跨团队协作能力
  • 突出大规模数据处理经验、搜索/推荐系统实战成果及主导过的关键算法优化项目
  • 补充RAG架构、LLM微调及评估体系的相关知识，强化系统工程能力

面试指南

  • 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点量化业务影响和技术难点突破
  • 请描述你优化过的最复杂的搜索排序算法及其效果
  • 如何处理海量非结构化数据中的噪声？
  • 在设计A/B测试时，如何确保统计显著性？
  • RAG系统中检索器与生成器的协同优化策略是什么？
  • 复习经典ML/DL论文，熟悉分布式训练框架，准备1-2个深度技术项目复盘

职位点评

薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值75

薪资福利

85较高

作为上市巨头企业，提供极具竞争力的薪酬包和完善的福利体系，满足度高。

薪资信号未披露（AI估算：6.0千–12.0万/月）

成长发展

95较高

接触前沿AI技术与海量数据，技术成长空间巨大，职业发展路径清晰。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Machine Learning、Deep Learning、NLP、RAG、LLM、Python、C++
业务类型profit_center

工作生活

60中等

大厂工作节奏通常较快，虽无明确加班规定，但高强度研发环境可能影响WLB。

工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

75中等

产品服务于全球数十亿用户，具有广泛的社会影响力和技术使命感。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术

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