Ingeniero de Aprendizaje Automático Aplicado - SEAR

Sólido conocimiento de algoritmos de aprendizaje automático (aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo) y métodos de evaluación

Experiencia práctica con frameworks de agentes como LangChain, LlamaIndex o AutoGen para construir flujos de trabajo de agentes de múltiples pasos y aumentados con herramientas

Familiaridad con las prácticas de MLOps, incluyendo el versionado de modelos, pipelines de CI/CD y herramientas de seguimiento de experimentos como MLflow o similares

Sólidas habilidades de programación y de ingeniería de software en lenguajes como Python, C, C++, Swift, Objective-C

Capacidad analítica y de resolución de problemas, de forma colaborativa y eficaz

Experiencia escalando el entrenamiento y el ajuste fino (fine-tuning) de LLM (preentrenamiento, SFT, alineación)

Gran entusiasmo por la seguridad, especialmente por la seguridad ofensiva

Familiaridad con técnicas de análisis de software como fuzzing, análisis estático, herramientas de análisis de código, ingeniería inversa y análisis binario

Capacidad analítica y de resolución de problemas, de forma colaborativa y eficaz

La organización de Security Engineering & Architecture de Apple es responsable de la seguridad de todos los productos de Apple. Apasionados por proteger a los usuarios, creemos que la mejor defensa requiere una gran ofensiva. Cuando se trata de asegurar más de mil millones de dispositivos que ejecutan los sistemas operativos más sofisticados del mundo, eso significa encontrar las vulnerabilidades primero. Nuestra misión es descubrir, comprender y explotar vulnerabilidades en todas las capas de las plataformas de Apple, y creemos que las técnicas de ML mejoran significativamente nuestra capacidad para hacerlo. Buscamos un Applied Machine Learning Engineer que nos ayude a inventar y entregar estos nuevos métodos y técnicas. Este puesto ofrece una exposición excepcional a una visión de stack completo de la seguridad, junto con acceso directo a conocimientos expertos, conjuntos de datos únicos y experiencia en múltiples dominios. Tus contribuciones elevarán materialmente la seguridad de los productos utilizados por miles de millones de personas y fortalecerán la capacidad de Apple para defenderse de los adversarios. ¿Puedes marcar la diferencia a esta escala? Únete a nuestro extraordinario grupo de investigadores de seguridad, desarrolladores de herramientas y expertos en aprendizaje automático, y ayuda a proteger a todos los usuarios de Apple.

En este puesto, te integrarás profundamente con los equipos de investigación de seguridad para comprender los retos de analizar sistemas grandes y complejos en todo el stack de Apple, desde el silicio personalizado y los elementos microarquitectónicos hasta las boot ROMs, firmware, kernels, frameworks del sistema, el navegador web y las aplicaciones de usuario. Diseñarás y desarrollarás sistemas mejorados por IA utilizando modelos de lenguaje extensos (LLM), flujos de trabajo de agentes (agentic workflows) y enfoques de aprendizaje automático que complementen otros métodos de análisis como el fuzzing, el análisis estático & dinámico y la inspección manual. Tu trabajo aprovechará los datos brutos y el comportamiento experto para crear enfoques prácticos y escalables que ayuden a los investigadores a navegar por vastas bases de código, razonar sobre superficies de ataque intrincadas e identificar debilidades sutiles que son difíciles de detectar manualmente. También colaborarás regularmente con investigadores de seguridad para validar y poner a prueba tus innovaciones durante evaluaciones de seguridad en el mundo real, asegurando que tu trabajo tenga un impacto significativo directo.