Apple conçoit des appareils électroniques, des systèmes d'exploitation et des services numériques, dont l'iPhone, le Mac et l'App Store.
Sr. Machine Learning Engineer, Foundation Models Inference - Cloud OS & Inference
Apple recherche un Sr. Machine Learning Engineer pour concevoir et optimiser des systèmes d’inférence de modèles fondamentaux à grande échelle. Le poste, basé à Paris, couvre notamment l’optimisation des performances, les architectures systèmes et le déploiement de services temps réel. Une maîtrise de PyTorch ou JAX, des technologies cloud et des frameworks d’inférence est demandée, ainsi qu’un master dans un domaine informatique ou spécialisé en IA.
- Niveau : Senior
- Formation : Bac +5
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PyTorch
- JAX
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Python
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Rust
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Go
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AWS
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GCP
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K8S
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docker
- LLM inference stacks
- GPU
- TPU
- TensorRT-LLM
- vLLM
- SGLang
- TGI
- Nvidia Triton Server
Repères sur Apple
- Domaine officiel
- apple.com
- Offres ouvertes
- 184
Détails de l’offre
La description complète publiée par Apple.
We are the Foundation Model Inference team within Cloud OS and AI Inference organization. We are on a mission to build the most highly performant, secure and private inference stack that powers Siri AI, Apple Intelligence and Apps that are powered with the largest foundation models. Our systems serve billions of queries daily across Siri AI, Apple Intelligence, Apple Search, Apple Music, Apple TV, App Store, iMessage, Photos, Camera, Spotlight & Safari, at remarkably low latency with every ounce of compute extracted from the hardware beneath them.
We optimise language, vision, and speech models with billions of parameters using state-of-the-art techniques and ship them at Apple scale. This is a rare opportunity to directly shape how AI reaches billions of people worldwide. You will work at the intersection of research and production, partnering closely with the Foundation Model Research team and our external partners to bring cutting-edge model architectures from prototype to planetary-scale deployment.
You will own hard problems in inference efficiency, hardware/software codesign, systems architecture, and tooling, and help set the technical direction for the engineers around you. This role sits within CloudOS and Private Cloud Compute (PCC) — Apple's purpose-built, privacy-preserving cloud infrastructure for AI workloads. PCC represents a first-of-its-kind approach to running foundation models in the cloud with verifiable privacy guarantees, and CloudOS is the systems foundation that makes it possible.
You will be building and optimising inference systems on top of this infrastructure, working closely with platform and security teams to deliver both performance and trust at scale. Partner with the Foundation Model Research team and our external partners to optimise inference for the latest model architectures across language, vision, and speech.
Design and ship production-grade inference systems serving millions of customers in real time.
Build profiling tools and simulators to identify and resolve performance bottlenecks across different hardware configurations and use cases.
Drive technical decisions on high-throughput, low-latency serving at supercomputing scale. Mentor and grow engineers across the organisation. Experience leading complex ambiguous Machine learning projects end to end. Proficiency in PyTorch or JAX Experience working with Inference frameworks Experienced in Python / Rust / Go lang or similar programming languages Proficiency in deploying applications on cloud platforms (AWS, GCP or equivalent) using K8S and docker. Hands-on experience with LLM inference stacks. Working knowledge of GPU or TPU programming concepts.
Experience building and operating high-throughput services at large distributed scale. Experience building productions systems in Go or Python. Strong knowledge of deep learning architectures including Transformers, encoder/decoder models, and multimodal variants. Experience with inference optimization frameworks such as TensorRT-LLM, vLLM, SGLang, TGI, or Nvidia Triton Server. MS in Computer Science, Machine Learning, Artificial Intelligence, Data Science, or a related field
Prérequis
- Expérience de projets de machine learning complexes de bout en bout
- Expérience avec les frameworks d’inférence
- Expérience de déploiement d’applications sur des plateformes cloud
- Expérience de construction et d’exploitation de services à haut débit à grande échelle distribuée
- Connaissance des architectures de deep learning
- MS en Computer Science, Machine Learning, Artificial Intelligence, Data Science ou domaine connexe
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Vous mènerez des travaux de recherche sur les capacités de raisonnement des grands modèles de langage et les systèmes agentiques, de la formulation du problème aux expérimentations. Vous collaborerez avec des ingénieurs et chercheurs en apprentissage automatique, et pourrez publier vos résultats dans des conférences scientifiques. Le poste requiert une expérience de recherche en apprentissage automatique et un doctorat ou une expérience pratique équivalente en informatique ou dans un domaine technique connexe.
Vous rejoindrez l’équipe Apple AIML à Zürich pour concevoir et mettre en œuvre des solutions de recherche en raisonnement et en efficacité du machine learning. Les travaux portent notamment sur les grands modèles de langage, l’apprentissage par renforcement, la compression des modèles et les architectures efficaces. Le poste s’adresse à des personnes préparant un MSc ou un doctorat et ayant une expérience de recherche en machine learning, avec une maîtrise pratique de PyTorch ou JAX.
Vous contribuerez à la fiabilité, aux performances et à la capacité des plateformes de stockage et de données distribuées qui alimentent les services Apple. Le poste porte sur des systèmes à grande échelle sous Linux, notamment les stockages objet, les bases de données et les pipelines de données. Vous écrirez du code de production, diagnostiquerez des défaillances de systèmes distribués et participerez aux rotations d’astreinte et à la réponse aux incidents.
Le Client Partner développe les ventes d’Apple Ads auprès des opérateurs de jeux d’argent et des secteurs associés. Il conseille les clients sur leur stratégie publicitaire, développe les relations avec les opérateurs et agences, et contribue à leur croissance grâce à l’analyse de données. Le poste est basé à Londres et porte sur les paris sportifs et les casinos en ligne.
Le Platform Specialist accompagne les comptes stratégiques du secteur des jeux vidéo sur les plateformes publicitaires d’Apple, avec un portefeuille couvrant la région EMEA. Il s’appuie sur les données pour optimiser les campagnes, conseiller les clients et développer des partenariats durables. Le poste est rattaché au bureau de Londres et requiert une expérience en gestion de comptes ou en vente auprès de clients du secteur du jeu vidéo.
Au sein de l’équipe Privacy Preserving Measurement & Machine Learning d’Apple à Cambridge, vous développerez des systèmes de mesure et des logiciels qui préservent la confidentialité sur les appareils Apple. Le poste porte sur le développement logiciel à grande échelle, avec des technologies de protection de la vie privée, de cryptographie appliquée et d’apprentissage automatique.