Cellular Software Enablement Engineer, Wireless Technologies & Ecosystems

Möchten Sie neue Mobilfunkmodems in Apple-Geräten zum Leben erwecken? Arbeiten Sie gerne an der Schnittstelle von Hardware, Firmware und machine learning, um Probleme zu lösen, die bisher noch niemand gelöst hat? Werden Sie Teil unseres Teams und helfen Sie dabei, die Mobilfunkkonnektivität bereitzustellen, die das Herzstück unserer Geräte bildet.

Die Organisation Cellular Software & Technologies entwickelt und optimiert die internen Mobilfunk-Softwarelösungen von Apple.

Innerhalb dieser Organisation ist das Cellular CoreBSP Enablement-Team dafür verantwortlich, die Firmware auf jedem neuen Mobilfunkmodem, das Apple entwickelt, in Betrieb zu nehmen und in jedes Apple-Produkt mit Mobilfunkkonnektivität zu integrieren – vom ersten Bootvorgang bis hin zur Produktionsreife und Markteinführung.

Wir suchen einen praxisorientierten Ingenieur (m/w/d), der unser hochgradig sichtbares Team im Santa Clara Valley verstärkt.

Diese Rolle erfordert jemanden, der bei allem, was er entwickelt, nach Exzellenz strebt, durch die Konzentration auf die wirkungsvollsten Probleme vorankommt und durch transparente Kommunikation mit Partnern im gesamten Unternehmen Vertrauen aufbaut.

Als Mitglied des Cellular CoreBSP Enablement-Teams verantworten Sie die Produktinbetriebnahme von Mobilfunkmodems in neuen Apple-Geräten, von frühen Builds bis zur Produktionsreife, und unterstützen die Inbetriebnahme neuer Modems von der Pre-Silicon-Emulation bis zur Post-Silicon-Hardware.

Sie leiten das praktische Debugging über den gesamten Hardware- und Software-Stack hinweg und pflegen die Gerätelabore sowie die Entwicklungshardware.

Darüber hinaus entwickeln Sie machine learning-Modelle zur Optimierung der Mobilfunk-Firmware auf der Plattform und arbeiten dabei von der Problemdefinition bis zur Bereitstellung auf dem Gerät mit Datenanbietern und Anwendungsfall-Teams zusammen.

Bachelor-Abschluss in Elektrotechnik, Technische Informatik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet sowie 2 Jahre einschlägige Berufserfahrung; alternativ ein Master-Abschluss in einem verwandten Bereich.

Fundierte Kenntnisse in C/C++ sowie in Python oder anderen Skriptsprachen, mit Erfahrung in eingebetteten Systemen und RTOS-Umgebungen.

Kursarbeit oder praktische Erfahrung im Bereich machine learning, einschließlich des Trainings und der Evaluierung von Modellen mit Frameworks wie PyTorch, scikit-learn oder XGBoost.

Nachgewiesene Fähigkeit zur teamübergreifenden Zusammenarbeit, zur klaren Kommunikation technischer Informationen und zur zielorientierten Arbeitsweise mit minimaler Anleitung.

Praktische Erfahrung im Debugging eingebetteter Systeme unter Verwendung von JTAG, LLDB, Trace-Tools oder ähnlichem.

Erfahrung mit der Inbetriebnahme von Produkten, Boards oder Silizium, einschließlich Pre-Silicon-Emulation oder FPGA-Plattformen.

Erfahrung mit Mobilfunk- oder Wireless-Modem-Firmware (LTE, 5G NR).

Vertrautheit mit ARM oder ähnlichen Prozessorarchitekturen.

Erfahrung in der Anwendung von machine learning auf Probleme der Systemleistung oder -effizienz, einschließlich der Bereitstellung von Modellen auf Hardware mit begrenzten Ressourcen.