The Personalized AI for Science (PAIS) team ist an der Spitze von Machine Learning und Gesundheitswissenschaft bei Apple. Wir sind ein eng verbundenes Team von technisch versierten AI/ML-Forschern, die ehrgeizige Forschungsprojekte initiieren und neue statistische/ML-Methoden entwickeln, um neue Apple-Anwendungen im Bereich Gesundheit und Wohlbefinden zu ermöglichen. Wir suchen eine:n Research Scientist mit Erfahrung in Deep Learning (und/oder Signalverarbeitung) und einer fundierten Grundlage in Statistik. Die ideale Person ist leidenschaftlich an Modellrobustheit und wissenschaftlicher Strenge interessiert und stellt sicher, dass die eingesetzten Modelle den hohen evidenzbasierten Standards für Gesundheitsanwendungen entsprechen.
Tasks
- Design, Training und Anpassung moderner Deep Learning Modelle auf einzigartigen Gesundheitsdaten
- Anwendung statistischer Expertise zur rigorosen Evaluierung der Modelle, über aggregierte Genauigkeit hinaus
- Untersuchung des Modellverhaltens über verschiedene Populationen, Verteilungsschwankungen und klinisch relevante Subgruppen
- Entwicklung von Fachwissen im Gesundheitsbereich, um die richtigen Modellierungsfragen zu stellen und Modelle an klinische und Wohlbefindensrealitäten anzupassen
- Enge Zusammenarbeit mit Forschungs- und Produktteams
- Beitrag zu Features, die letztlich auf einer Milliarde Apple-Geräten weltweit verfügbar sind
Requirements
- Praktische Erfahrung im Design und Training moderner Deep Learning Modelle und Architekturen, einschliesslich Foundation Models, selbstüberwachtem Pretraining, Multimodalität und parameter-effizienter Anpassung
- Erfahrung in der Charakterisierung und Verbesserung der Robustheit von ML-Modellen unter Verteilungsschwankungen, die in Gesundheitsdaten üblich sind (Subjektvariabilität, Geräteheterogenität, zeitliche Drift)
- Starke statistische Grundlagen mit der Fähigkeit, verteidigbare Schlussfolgerungen aus Beobachtungsdaten zu ziehen
- Fähigkeit, nicht-triviale Modellevaluationen über Standardvalidierung hinaus zu entwerfen und durchzuführen
- Kenntnisse in Python und modernen ML-/Analyse-Stacks, einschliesslich LLM-basierter Programmierung und Analyse
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten, einschliesslich der Fähigkeit, technische Arbeit klinischen und breiten technischen Zielgruppen zu präsentieren
- Forschungs- oder Anwendungserfahrung im Bereich Deep Learning und statistische Modellierung im Gesundheitsbereich (z.B. Wearable Devices, klinische Studien oder elektronische Gesundheitsakten)
- Erfahrung mit mindestens einem der folgenden Bereiche: Kausalinferenz, Survival-Analyse, Zeitreihenmodellierung oder Längsschnittanalyse
- Erfahrung mit rigoroser Evaluationsmethodik für ML in klinischen oder wissenschaftlichen Settings, wie Benchmarking unter kontrollierten Verteilungsschwankungen, Kalibrationsanalyse oder regulatorischer Validierung
- Publikationen bei Konferenzen wie NeurIPS, ICML, ICLR
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Über uns
Das Team
Das PAIS-Team ist ein eng verbundenes Team von AI/ML-Forschern, das mit Forschungs- und Produktteams zusammenarbeitet.