Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI- und ML-Modelle für spannende Verteidigungsprojekte.
- Unternehmen: CACI, ein innovatives Unternehmen mit Fokus auf Integrität und Teamarbeit.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, umfassende Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Verteidigung mit modernster Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung und ML-Engineering erforderlich.
- Job Category: Science
- Time Type: Full time
- Minimum Clearance Required to Start: TS/SCI
- Employee Type: Regular-Long Term Assignment
- Percentage of Travel Required: Up to 10%
- Type of Travel: Continental US
The Opportunity
As a CACI AI/ML Engineer to develop, deploy, and maintain custom artificial intelligence and machine learning models.
This role sits inside the Special Operations Command Europe (SOCEUR) Hybrid Threat Action Platform (HTAP) program and is responsible for the end-to-end lifecycle of ML models on the Google Cloud Platform (GCP).
The individual will build robust MLOps infrastructure, integrate vector databases, and optimize model inference to transition prototypes from isolated research environments into highly available production systems.
The individual will lead the development of Agentic AI and large language model (LLM) capabilities across multiple defense disciplines including object detection, natural language processing (NLP), and time-series prediction.
The individual will interact regularly with stakeholders ranging from technical leads at NASIC/DOE, HTAP engineers, to mission owners supporting Allied, partner, and US operations.
Responsibilities
- Architect, build, and deploy machine learning and Generative AI models utilizing Kubernetes, GCP's Vertex AI, and advanced infrastructure like Tensor Processing Units (TPUs).
- Design retrieval-augmented generation (RAG) frameworks, manage multi-agent workflows, and fine-tune LLMs to solve complex, multi-layered defense and operational problems.
- Transition ML prototypes from isolated Jupyter notebooks to highly available, low-latency, and secure scaled production environments.
- Design and deploy model endpoints featuring strict security checks, error handling, retries, and fallback mechanisms.
- Establish end-to-end continuous integration and continuous deployment (CI/CD) pipelines to ensure real-time inference and seamless model updates in tactical to strategic cloud environments.
- Implement evaluation frameworks and guardrails to eliminate logical errors, hallucinations, and biases in automated operational decision-making.
- Implement rigorous model governance, ensuring version control, auditability, and Explainable AI (XAI) standards are met.
- Optimize infrastructure for high-performance computing (HPC) workloads and Edge AI deployments.
- Act as a technical advisor to HTAP mission owners and stakeholders, driving AI/ML alignment, technical project strategy, and coaching teams on cloud ML integration.
Qualifications
- Must be a US Citizen possessing an active TS/SCI security clearance.
- Bachelor's degree in computer science, Artificial Intelligence, Data Science, or a related field.
- 8+ years of experience in full-stack software development (Python or C++) with a focus on designing and testing production-grade software.
- 5+ years of dedicated experience in ML engineering, model deployment, and ML infrastructure optimization.
- Hands-on expertise utilizing GCP data and ML services, specifically Vertex AI, Big Query, Dataflow, and Cloud Storage.
- 2+ years of experience with Generative AI technologies, including LLMs, RAG, embedding models, and vector databases (e. g., Vertex AI Vector Search).
- 1+ years of experience building and scaling Agentic workflows/prompt engineering.
- Proficiency with core data science and ML libraries (e. g., Py Torch, Tensor Flow, Keras, scikit-learn, Pandas, Num Py, Open CV).
- Experience contributing to enterprise codebases using version control (Git, Git Lab, Bitbucket) and CI/CD pipelines.
- Do D 8570.01-M / Do D 8140 IAT Level II (or higher) baseline certification (e. g., Comp TIA Security+, CISSP).
- Google Cloud Professional Machine Learning Engineer certification (or equivalent GCP Professional certification).
- Desired
- Tensor Flow Developer Certificate.
- Familiarity with Agentic and LLM frameworks such as Lang Chain, Hugging Face, Model Context Protocol (MCP), or Microsoft Agent Framework.
- Experience utilizing hardware-acceleration frameworks, specifically compiling and optimizing code for Google TPUs (utilizing JAX and XLA) as well as NVIDIA GPUs (utilizing CUDA, Cu Py, Numba, or the RAPIDS/Cu DF ecosystem).
- Experience in application deployment and container orchestration (Docker, Podman, Kubernetes, Rancher).
- Familiarity with multi-cloud environments, including AWS resources (EC2, S3, Lambda).
- Deep understanding of NLP algorithms (e. g., BERT) and specialized ML fields such as Speech/Audio processing or Reinforcement Learning
- Candidate Will Qualify For
- Moving expenses to relocate household from CONUS to Stuttgart, Germany
- Dependent Education
- LQA - Living Quarters Allowance
- What You Can Expect
A culture of integrity.
At CACI, we place character and innovation at the center of everything we do.
As a valued team member, you’ll be part of a high-performing group dedicated to our customer’s missions and driven by a higher purpose – to ensure the safety of our nation.
An environment of trust.
CACI values the unique contributions that every employee brings to our company and our customers - every day.
You’ll have the autonomy to take the time you need through a unique flexible time off benefit and have access to robust learning resources to make your ambitions a reality.
A focus on continuous growth.
Together, we will advance our nation's most critical missions, build on our lengthy track record of business success, and find opportunities to break new ground — in your career and in our legacy.
Pay Range
There are a host of factors that can influence final salary including, but not limited to, geographic location, Federal Government contract labor categories and contract wage rates, relevant prior work experience, specific skills and competencies, education, and certifications.
Our employees value the flexibility at CACI that allows them to balance quality work and their personal lives.
We offer competitive compensation, benefits and learning and development opportunities.
Our broad and competitive mix of benefits options is designed to support and protect employees and their families.
At CACI, you will receive comprehensive benefits such as; healthcare, wellness, financial, retirement, family support, continuing education, and time off benefits.
The Proposed Salary Range For This Position Is
CACI is an Equal Opportunity Employer.
All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, pregnancy, sexual orientation, age, national origin, disability, status as a protected veteran, or any other protected characteristic.
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AI/ML Engineer - SOCEUR Arbeitgeber: CACI International Inc.
Als Arbeitgeber in Stuttgart bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf die Entwicklung von Klasse III Medizinprodukten spezialisiert ist. Unsere flexible Arbeitszeitgestaltung, die Option auf Homeoffice sowie ein attraktives Bonusmodell sorgen dafür, dass Sie Beruf und Privatleben optimal miteinander vereinbaren können. Zudem fördern wir aktiv Ihre persönliche und berufliche Weiterentwicklung durch spannende Projekte und moderne IT-Ausstattung.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI/ML Engineer - SOCEUR erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei CACI International Inc. zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI/ML Engineer - SOCEUR mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als AI/ML Engineer - SOCEUR bei CACI International Inc. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei CACI International Inc. vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für CACI International Inc. entscheidend sein!