Applied Machine Learning Ingegnere - Security — Apple Retail Switzerland
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Descrizione completa
Sintesi L'organizzazione di Apple Security Engineering & Architecture è responsabile della sicurezza di tutti i prodotti Apple. Appassionato a salvaguardare gli utenti, crediamo che la migliore difesa richiede una grande offesa. Quando si tratta di garantire più di un miliardo di dispositivi che eseguono i sistemi operativi più sofisticati del mondo, questo significa trovare le vulnerabilità prima.
La nostra missione è scoprire, capire e sfruttare le vulnerabilità di tutti gli strati delle piattaforme di Apple, e crediamo che le tecniche ML migliorano significativamente la nostra capacità di farlo. Stiamo cercando un Ingegnere di Apprendimento della Macchina Applicata che ci aiuterà a inventare e fornire questi nuovi metodi e tecniche.
Questa posizione fornisce una rara esposizione a una visione completa della sicurezza insieme all'accesso diretto alle conoscenze di esperti, ai dataset unici e all'esperienza cross-domain. I vostri contributi aumenteranno materialmente la sicurezza dei prodotti utilizzati da miliardi e rafforzeranno la capacità di Apple di difendersi dagli avversari.
Puoi fare la differenza su questa scala? Unisciti al nostro straordinario gruppo di ricercatori di sicurezza, sviluppatori di strumenti e esperti di machine learning e aiuta a proteggere tutti gli utenti Apple.
Designazione In questo ruolo, si integra profondamente con i team di ricerca di sicurezza per capire le sfide di analizzare sistemi di grandi e complessi attraverso lo stack completo di Apple — da elementi di silicio e microarchitecturali personalizzati per avviare ROM, firmware, kernel, framework di sistema, browser web e applicazioni utente.
Progettare e sviluppare sistemi ML-enhanced - utilizzando modelli di grande lingua, modellazione generativa, flussi di lavoro agentici e altri approcci - che completano altri metodi di analisi come fuzzing, analisi statica e dinamica e ispezione manuale. Il vostro lavoro leva i dati grezzi e il comportamento esperto per creare approcci pratici e scalabili per aiutare i ricercatori a navigare vaste basi di codice, la ragione su superfici di attacco intricate e identificare debolezze sottili che sono impegnati a rilevare manualmente. Potrai anche collaborare regolarmente con i ricercatori di sicurezza per convalidare e sfidare le tue innovazioni durante le valutazioni di sicurezza del mondo reale, assicurando che il tuo lavoro influenzerà direttamente impatto significativo.
Qualifiche minime
- Competenza in ML, in particolare modelli di lingua e modellazione generativa
- Esperienza con e/o forte entusiasmo per la sicurezza, soprattutto sicurezza offensiva
- Fluency with software engineering utilizzando linguaggi come C, C++, Python, Swift, Objective-C, Rust
- Capacità di problem solving ed analitiche collaborative ed efficaci
Qualificazioni predestinate
- Familiarità con tecniche di analisi software come fuzzing, analisi statica, strumenti di code-analisi, reverse engineering, analisi binaria
- Familiarità con le mitigazioni della sicurezza nei moderni sistemi operativi
A Apple, non siamo tutti uguali. E questa e' la nostra piu' grande forza. Disegniamo le differenze di chi siamo, di ciò che abbiamo sperimentato e di come pensiamo. Perché per creare prodotti che servono tutti, crediamo in inclusi tutti. Pertanto, ci impegniamo a trattare tutti i candidati in modo equo ed equo. Collaboreremo con i candidati per fare qualsiasi alloggio ragionevole.
A Apple, crediamo che l'accessibilità sia un diritto umano fondamentale. Troverete che l'idea riflessa in tutto qui — nella nostra cultura, i nostri benefici e i nostri strumenti digitali. Accogliendo quante più prospettive possibile, vi aiutiamo a costruire una carriera in cui vi sentite come voi appartenete.
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Dettagli dell'offerta
- Azienda: Apple Retail Switzerland
- Posizione: Applied Machine Learning Ingegnere - Security
- Sede: Zurich, Zurigo
- Stipendio: CHF 83'000 - 126'000 (fonte non verificata)
- Settore: Retail
- Pubblicata il: 2026-07-03
- Scaduta il: 2026-11-05
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