Weiterentwicklung und Karrierechancen im Bereich On-Device Machine Learning bei führenden Technologieunternehmen

In der Welt der Technologie und insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens (Machine Learning, ML) vollzieht sich eine ständige Weiterentwicklung. Unternehmen wie Apple stehen an der Spitze dieser Innovationen, indem sie ihre Teams mit Experten verstärken, die an der Entwicklung von On-Device Machine Learning arbeiten. Diese Fachrichtung konzentriert sich darauf, ML-Modelle direkt auf den Geräten der Nutzer auszuführen, anstatt sich auf Cloud-basierte Lösungen zu verlassen. Dies bietet zahlreiche Vorteile, wie Datenschutz und die Möglichkeit, Funktionen ohne permanente Internetverbindung zu nutzen.

Im Mai 2024 hat Hugging Face, ein führendes Unternehmen im Bereich ML, bekanntgegeben, dass sie nach einem On-Device ML-Ingenieur für die Region EMEA suchen, der sich auf Apple-Technologien spezialisiert hat. Die ausgeschriebene Position richtet sich an erfahrene Swift-Entwickler, die bereits mit CoreML, MLX oder Metal gearbeitet haben und an der Spitze dieser aufstrebenden Technologie arbeiten möchten.

Die Rolle eines On-Device ML-Ingenieurs umfasst eine Reihe von Aufgaben, die von der Optimierung, Quantisierung und Konvertierung bestehender Modelle für eine effiziente Ausführung auf Apple-Geräten bis hin zur Entwicklung und zum Beitrag zu Open-Source-Software reichen, die den Einsatz von Modellen demonstriert und Bibliotheken entwickelt, um die Nutzung für Entwickler zu vereinfachen, die möglicherweise nicht tief in ML vertraut sind.

Die Herausforderungen in dieser Rolle sind vielfältig und reichen von der Bewertung von Modellen in Bezug auf Qualität, Latenz, Speicher- und Speicheranforderungen bis hin zu der Anpassung von SOTA-Modellen (State of the Art) für eine effiziente Ausführung auf Apple-Plattformen. Darüber hinaus würde das Schreiben von Swift-Code zur Implementierung oder Optimierung von ML-Aufgaben, einschließlich Vor- und Nachbearbeitungspipelines, sowie das Erstellen hochwertiger technischer Dokumentation Teil der Verantwortlichkeiten sein.

Apple selbst hat eine Reihe von Stellenanzeigen veröffentlicht, die die Notwendigkeit von ML-Ingenieuren hervorheben, die an der Entwicklung von Software und Tools für maschinelles Lernen für verschiedene Apple-Produkte arbeiten. Diese Positionen erfordern Expertise in der Entwicklung auf Serverseite, Erfahrung in der Systemcodeoptimierung und im Umgang mit Apple-spezifischen ML-Stacks wie ANE, CoreML und MPS/Metal.

Die Bedeutung von maschinellem Lernen bei Apple ist klar erkennbar durch ihre Investitionen in die Cloud-Plattform von Apple, wo Teams Bibliotheken und Dienste bauen, die die Grundlage für kritische Systeme bei Apple bilden. Dies umfasst die Entwicklung von innovativer generativer KI und maschinellem Lernen und die Bereitstellung von performanten und skalierbaren Frameworks zur Verteilung und Koordination von ML-Inferenzaufgaben auf verschiedene Hardware-Beschleunigungs-IP-Blöcke auf unterschiedlichen SoCs (System-on-a-Chip).

Die Ausbildung und Erfahrung, die für solche Positionen erforderlich sind, umfassen in der Regel einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik oder einem anderen quantitativen Fach sowie mehrere Jahre relevante Industrieerfahrung. Darüber hinaus wird ein starker Fokus auf Qualität gelegt, um zuverlässige, wartbare und lieferbare Software zu produzieren.

Apple betont auch die Bedeutung von Vielfalt und Inklusion bei der Rekrutierung, was darauf hindeutet, dass das Unternehmen alle Bewerber fair und gleich behandeln möchte, unabhängig von ihrem Hintergrund.

Für diejenigen, die sich für eine Karriere im Bereich maschinelles Lernen und speziell in der Entwicklung von On-Device ML-Lösungen interessieren, bietet die Arbeit bei Unternehmen wie Apple und Hugging Face spannende Möglichkeiten, an der Spitze der Technologie zu stehen und Produkte zu entwickeln, die das Leben von Milliarden von Menschen auf der ganzen Welt beeinflussen.

Die ständige Weiterentwicklung und Implementierung von ML-Technologien in Geräten, die wir täglich verwenden, ist ein klarer Hinweis darauf, dass die Nachfrage nach Fachkräften in diesem Bereich weiterhin steigen wird. Mit der Zunahme von datenschutzbewusster und internetunabhängiger Software werden On-Device ML-Technologien wahrscheinlich ein zentraler Bestandteil der Produktentwicklung in vielen Tech-Unternehmen sein.

Quellen:
1. Hugging Face Job Posting: On-device ML Engineer - EMEA Remote
2. Apple Career Site: Machine Learning Systems Engineer
3. Apple Career Site: Machine Learning Engineer - LLM/ML Developer Tools
4. LinkedIn Post by Tatiana Likhomanenko: AI/ML - ML Engineer, MLR - Careers at Apple
5. Apple Developer Site: Machine Learning Overview
6. Apple Developer Videos: Tech Talks - Convert PyTorch models to Core ML
7. Apple Job Search: Machine Learning and AI Jobs at Apple