苹果是一个汇聚非凡人才的地方，大家在这里尽情发挥自己的才能。我们共同打造出曾经无法想象的产品和体验，而如今这些产品和体验已成为人们生活中不可或缺的一部分。如果你对创造真正的影响感到兴奋，并且想加入一个以多元和包容为荣的团队，那么苹果可能是你梦想的工作场所！
苹果正在寻找一位高度积极和创新的 MLOps 工程师，加入我们的全球销售团队，数据解决方案与倡议（DSI）。这是一个独特的机会，帮助推动苹果全球倡议的增长，并为推出支持苹果销售战略的突破性新功能做出贡献。在这个职位上，你将加入一个专注于自动化机器学习管道、保障 ML 模型和数据基础设施的 AI 和 ML 工程师团队，负责我们 AI/ML 运营的各个方面，以实现高可用性、可扩展性和生产环境中机器学习系统的可靠性。
我们正在寻找一位世界级的 MLOps 工程师，他对通过自动化和机器学习工程流程实现卓越运营充满热情。作为 MLOps 工程师，你将在确保机器学习开发与生产运营无缝集成方面发挥至关重要的作用，以交付最佳的高可用性 ML 系统。
你将与数据科学、数据工程和 AI/ML 工程团队合作，以了解模型部署和基础设施需求，同时在整个机器学习生命周期中促进效率、可扩展性、安全性和可靠性。你在云平台、ML 自动化、模型监控和 ML 基础设施管理方面的专业知识将对我们 AI/ML 项目的成功至关重要。
你的职责包括：
• 设计简化机器学习模型构建、训练、部署和运营过程的 ML 工程平台和工具。
• 开发模型训练管道、部署工作流、模型监控和 ML 操作任务的自动化。
• 监控 ML 模型性能、数据漂移、模型准确性和系统可用性，并在必要时进行补救。
• 与数据科学和 ML 工程团队合作，寻找可持续的操作解决方案，以应对模型部署和生命周期管理的挑战。
• 为工程组织提供关于 ML 治理、模型安全和 AI/ML 系统合规性要求的指导。
• 指导其他 MLOps 工程师有关 ML 最佳实践、模型部署策略和 MLOps 设计方法。
优先资格
计算机科学、数据科学、机器学习或等同工程的学士学位
在 MLOps 工程、ML 平台工程或等同 ML 操作经验方面有 4 年以上的经验
在软件工程、数据工程或 ML 工程角色中专注于生产 ML 系统有 3 年以上的经验
在操作和集成 AWS SageMaker、EKS、CloudWatch、S3 或等同 GCP ML 服务等云 ML 服务方面的专业知识
在大规模分布式 ML 系统和数据平台（如 Spark、Snowflake、Ray 或基于 Kubernetes 的 ML 框架）方面的经验
在 ML 模型治理、AI 合规框架和准备 ML 特定审计（模型验证、偏差测试、可解释性要求）方面的经验
最低资格
在 MLOps 工程或 ML 平台工程角色中有 3 年以上的经验
在数据工程、软件工程或数据科学角色中有 2 年以上的经验
熟练使用 Docker、Kubernetes 或 ML 特定平台（如 Kubeflow）等容器化和编排技术。
熟练掌握 Python、R、SQL 或 Bash 等编程和脚本语言，具备强大的 Python 专业知识以支持 ML 工作流。
具备基础设施即代码和 ML 管道工具（例如 Terraform、MLflow、Airflow、Prefect）的经验。
熟练使用 Jenkins 或 ML 特定平台（如 Kubeflow Pipelines）进行 ML 管道的 CI/CD。
熟练使用 ML 监控和可观察性技术（如 MLflow、Prometheus、Grafana 或模型漂移检测工具）。
熟练设计和运营公共云环境中的 ML 工作负载（AWS SageMaker、GCP Vertex AI 等）。
在 ML 生命周期的所有阶段将 ML 治理、模型安全和合规实践整合的经验。
持续与数据科学和 ML 工程团队合作，提高模型可靠性，实施可操作的 ML 监控框架，并参与 ML 系统的待命。
具备分析和解决问题的能力，理解 ML 概念，能够清晰地传达技术 ML 概念。
优秀的沟通与协作能力，具备连接数据科学和工程团队的经验。
苹果是一个平等机会雇主，致力于包容性和多样性。苹果为残疾申请者提供合理的便利，并遵循当地要求。苹果是一个无毒工作场所。
