Machine
Learning und AI

Schafft die Datengrundlage, auf der Apple Intelligence basiert, entwickelt Pipelines für synthetische Daten, erhebt Daten im globalen Massstab und entwickelt neue Methoden zur menschlichen Bewertung generativer KI und multimodaler Modelle.

Wichtigste Bereiche:

Synthetic Data Generation, Data Collection, User Studies, Large-Scale Global Operations, Human Judgments and Data Validation, Generative AI and Multimodal Large Language Modeling, Computer Vision und Data Quality Assurance

Ist verantwortlich dafür, Apple Produkten das Wahrnehmen und Verstehen der visuellen Welt beizubringen, und entwickelt dafür alles von der Echtzeit-Bild­verarbeitung bis hin zu multimodalen Basismodellen, die das Gesehene interpretieren.

Wichtigste Bereiche:

Data Science, Deep Learning, Multimodal Foundation Modeling, Visual Reasoning, Hardware-Aware Model Optimization und Real-Time Computer Vision

Bildet das datentechnische Rückgrat von Apple Intelligence. Dazu gehören die Infrastruktur für Siri und die Suche sowie die Test­plattformen, mit denen gemessen wird, was&nbp;funktioniert.

Wichtigste Bereiche:

Statistical Analysis, Data Insights, Evaluation, Experimentation, Machine Learning Applications, Research und Data Processing

Entwickelt die führenden Apple Basismodelle über den gesamten Lebenszyklus hinweg – vom Pre-Training über das Post-Training bis hin zur Bewertung und Bereitstellung.

Wichtigste Bereiche:

Deep Learning, Reinforcement Learning, Large Language Modeling, Vision Language Modeling, Multimodal Sensors, Retrieval-Augmented Generation, Agentic AI, Computer Vision, Natural Language Processing und Research

Sorgt dafür, dass alle wichtigen KI-Projekte von Apple im Zeitplan bleiben, und koordiniert die Umsetzung in den Bereichen Basismodelle, Daten­schutz­infrastruktur, Suche und Bewertung.

Wichtigste Bereiche:

Platform and Infrastructure, Foundation Models, Privacy and Compliance, Search and Knowledge und Evaluation

Nutzt KI und Machine Learning, um die Arbeitsweise von Apple auf Unternehmens­ebene zu transformieren, und entwickelt intelligente Plattformen, die fortschrittliche Konversations­lösungen, Produktivität von Entwickler­teams und vieles mehr ermöglichen.

Wichtigste Bereiche:

Data Science, DevOps, Applied Machine Learning, User Experience, AI Platform Engineering, Robotic Process Automation, Security and Fraud Detection, Large Language Models und Machine Learning Platform

Entwickelt die Systeme, die KI und Machine Learning bei Apple unterstützen, und verbessert Performance, Effizienz und Skalierbarkeit über den gesamten Machine Learning Stack hinweg, um jedes Modell zu optimieren.

Wichtigste Bereiche:

Machine Learning Framework, Platform Development, Distributed System Design and Operations und Accelerated Computing

Entwickelt energieeffiziente Echtzeit-Algorithmen für die räumliche Ortung, 3D-Sicht und Szenen­erkennung, damit Apple Produkte wissen, wo sie sich befinden und wie sie sich in ihrer Umwelt bewegen.

Wichtigste Bereiche:

Real-Time Spatial Tracking, Navigation, 3D Computer Vision, Mapping, Localization, Scene Understanding, Position Estimation, Multimodal Sensors und Structure from Motion

Verwandelt die Basismodelle von Apple in intuitive Sprach- und Sprech­erlebnisse, die Menschen täglich nutzen, mit Fokus auf Prompt Engineering, Modell­anpassung und Produktintegration.

Wichtigste Bereiche:

Model Development and Improvement, Research and Innovation, Data Analysis and Preparation, Product Integration, Performance Evaluation and Tuning und Privacy and Ethics

Arbeitet an der Spitze einer KI, die den Datenschutz wahrt, und entwickelt Techniken wie Differential Privacy sowie Bewertungs­rahmen, die erstklassige Apple Intelligence Funktionen ermöglichen, auf die Nutzer:innen vertrauen können.

Wichtigste Bereiche:

Differential Privacy, Privacy and Data Analysis, Regulatory Readiness, Compliance Controls und Policy Frameworks

Definiert, wie Apple die Herausforderungen der generativen KI bewältigt, von der Modellanpassung und Red Teaming bis hin zu Sicherheits­massnahmen und Monitoring nach der Auslieferung.

Wichtigste Bereiche:

Risk Assessment, Product Feature Policy, Model Alignment, Technical Safety Mitigation, Engineering Solutions, Design Solutions, Evaluation, Red Teaming und Post-Ship Monitoring and Response

Entwickelt intelligente Such-, Wissensgraph- und Retrieval-Systeme, die Menschen im gesamten Apple Ökosystem die richtigen Infos zur Verfügung stellen und zunehmend durch konversationelle KI, Retrieval Augmented Generation und agenten­basierte Funktionen unterstützt werden.

Wichtigste Bereiche:

Conversational and Agentic AI, Knowledge Graph, Large Language Modeling, Natural Language Processing, Post-Training, Retrieval-Augmented Generation, Information Retrieval, Reinforcement Learning und Summarization

Entwickelt Schutzmassnahmen gegen neuartige Bedrohungen in bislang unbekanntem Ausmass, indem Sicherheits­forschung im Bereich maschinelles Lernen mit Plattform- und Produkt­sicherheits-Engineering kombiniert wird, um Apple Systeme und unsere Kund:innen zu schützen.

Wichtigste Bereiche:

Applied Machine Learning Security Research, Platform Security Engineering und Product Security