Wegen Homeoffice-Schließung: Apple verliert namhaften ML-Direktor

Mit Ian Goodfellow hat Apple den Abgang eines der bekanntesten Machine-Learing-Experten der gesamten Belegschaft zu verzeichnen. Bei Apple als wegweisender „Director of Machine Learning“ angestellt, soll sich Goodfellow aufgrund der wenig flexiblen Homeoffice-Regelungen Apples dafür entschieden haben aus dem Unternehmen auszuscheiden.

Ian Goodfellow, Apple’s director of machine learning, is leaving the company due to its return to work policy. In a note to staff, he said “I believe strongly that more flexibility would have been the best policy for my team.” He was likely the company’s most cited ML expert.

— Zoë Schiffer (@ZoeSchiffer) May 7, 2022

Wie die auf Arbeitnehmerrechte spezialisierte US-Reporterin Zoë Schiffer berichtet soll Goodfellow in einer Notiz an seine Kollegen betont haben, dass er der festen Überzeugung sei, dass mehr Flexibilität die beste Politik für sein Team gewesen wäre.

Apple fehlt es an Flexibilität

Doch an Flexibilität fehlte es in Apples Return-to-Work-Richtlinie bekanntlich. Nachdem Cupertino die Rückkehr der im Homeoffice arbeitenden Angestellten wegen wieder zunehmender Corona-Zahlen mehrfach nach hinten verschoben hatte, war der Konzern kürzlich dazu übergegangen, wieder auf eine Präsenzpflicht zu bestehen.

Diese sollte im Rahmen der sogenannten „hybriden Modells“ zwar nur an drei Tagen pro Woche gelten, sorgte bei vielen Mitarbeitern jedoch für Unmut, der erst Ende April in einem offenen Brief anonymer Apple-Mitarbeiter thematisiert wurde.

Unterm Strich sehen viele Mitarbeiter die von Firmen-Chef Tim Cook betonten Vorteile der Präsenzpflicht nicht (etwa das zufällige Aufeinandertreffen mit Kollegen, die häufig in anderen Abteilungen hinter Türen mit anderen Zugangsbeschränkungen arbeiten) und vermuten stattdessen, dass der Konzern schlicht mehr Kontrolle über seine Angestellten ausüben möchte.

• Offener Brief: Apple-Mitarbeiter wollen im Homeoffice bleiben

Der Abgang von Ian Goodfellow könnte Apple hier noch mal zum Überdenken der eigenen Richtlinien motivieren. Goodfellow zeichnete maßgeblich für die Forschung an sogenannten Generative Adversarial Networks (GAN) verantwortlich, die Industrie-Meilensteine wie GauGAN2 möglich gemacht haben. Zudem hat Goodfellow als Autor am MIT-Lehrbuch „The Deep Learning Textbook“ mitgearbeitet.