Cloud DevSecOps Engineer - SOCEUR International - Germany

Die Gelegenheit: Als CACI AI/ML Engineer entwickeln, implementieren und warten Sie maßgeschneiderte Modelle für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Diese Rolle ist Teil des Hybrid Threat Action Platform (HTAP) Programms des Special Operations Command Europe (SOCEUR) und verantwortlich für den gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen auf der Google Cloud Platform (GCP). Die Person wird eine robuste MLOps-Infrastruktur aufbauen, Vektordatenbanken integrieren und die Modellinferenz optimieren, um Prototypen von isolierten Forschungsumgebungen in hochverfügbare Produktionssysteme zu überführen. Die Person wird die Entwicklung von Agentic AI und großen Sprachmodell (LLM) Fähigkeiten in mehreren Verteidigungsdisziplinen leiten, einschließlich Objekterkennung, natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und Zeitreihenprognose. Die Person wird regelmäßig mit Stakeholdern interagieren, die von technischen Leitern bei NASIC/DOE, HTAP-Ingenieuren bis hin zu Missionsinhabern reichen, die Alliierten-, Partner- und US-Operationen unterstützen.

Verantwortlichkeiten:

• Architektur, Aufbau und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen und Generative AI unter Verwendung von Kubernetes, GCP's Vertex AI und fortschrittlicher Infrastruktur wie Tensor Processing Units (TPUs).
• Entwurf von Retrieval-augmented Generation (RAG) Frameworks, Verwaltung von Multi-Agenten-Workflows und Feinabstimmung von LLMs zur Lösung komplexer, mehrschichtiger Verteidigungs- und Betriebsprobleme.
• Überführung von ML-Prototypen aus isolierten Jupyter-Notebooks in hochverfügbare, latenzarme und sichere Produktionsumgebungen.
• Entwurf und Bereitstellung von Modellendpunkten mit strengen Sicherheitsprüfungen, Fehlerbehandlung, Wiederholungen und Fallback-Mechanismen.
• Einrichtung von End-to-End Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) Pipelines, um Echtzeitinferenzen und nahtlose Modellaktualisierungen in taktischen bis strategischen Cloud-Umgebungen sicherzustellen.
• Implementierung von Bewertungsrahmen und Leitplanken zur Beseitigung logischer Fehler, Halluzinationen und Vorurteile in automatisierten operativen Entscheidungsprozessen.
• Durchsetzung strenger Modellgovernance, um Versionskontrolle, Nachvollziehbarkeit und Standards für erklärbare KI (XAI) zu gewährleisten.
• Optimierung der Infrastruktur für Hochleistungsrechenlasten (HPC) und Edge AI-Bereitstellungen.
• Technischer Berater für HTAP-Missionsinhaber und Stakeholder sein, um die Ausrichtung von AI/ML, technische Projektstrategien voranzutreiben und Teams bei der Integration von Cloud-ML zu coachen.

Qualifikationen:

• Erforderlich: US-Bürger mit aktivem TS/SCI-Sicherheitsfreigabe.
• Abschluss in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich.
• 8+ Jahre Erfahrung in der Full-Stack-Softwareentwicklung (Python oder C++) mit Schwerpunkt auf dem Entwurf und Testen von produktionsreifen Softwarelösungen.
• 5+ Jahre spezifische Erfahrung in ML-Engineering, Modellbereitstellung und Optimierung der ML-Infrastruktur.
• Praktische Erfahrung mit GCP-Daten- und ML-Diensten, insbesondere Vertex AI, BigQuery, Dataflow und Cloud Storage.
• 2+ Jahre Erfahrung mit Generative AI-Technologien, einschließlich LLMs, RAG, Einbettungsmodellen und Vektordatenbanken (z.B. Vertex AI Vector Search).
• 1+ Jahre Erfahrung im Aufbau und der Skalierung von Agentic-Workflows/Prompt-Engineering.
• Beherrschung der Kernbibliotheken für Datenwissenschaft und ML (z.B. PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn, Pandas, NumPy, OpenCV).
• Erfahrung in der Mitwirkung an Unternehmenscodebasen unter Verwendung von Versionskontrolle (Git, GitLab, Bitbucket) und CI/CD-Pipelines.
• DoD 8570.01-M / DoD 8140 IAT Level II (oder höher) Basiskzertifizierung (z.B. CompTIA Security+, CISSP).
• Google Cloud Professional Machine Learning Engineer-Zertifizierung (oder gleichwertige GCP Professional-Zertifizierung).

Wünschenswert:

• TensorFlow Developer-Zertifikat.
• Vertrautheit mit Agentic- und LLM-Frameworks wie LangChain, HuggingFace, Model Context Protocol (MCP) oder Microsoft Agent Framework.
• Erfahrung mit Hardware-Beschleunigungs-Frameworks, insbesondere beim Kompilieren und Optimieren von Code für Google TPUs (unter Verwendung von JAX und XLA) sowie NVIDIA GPUs (unter Verwendung von CUDA, CuPy, Numba oder dem RAPIDS/CuDF-Ökosystem).
• Erfahrung in der Anwendungsbereitstellung und Container-Orchestrierung (Docker, Podman, Kubernetes, Rancher).
• Vertrautheit mit Multi-Cloud-Umgebungen, einschließlich AWS-Ressourcen (EC2, S3, Lambda).
• Tiefes Verständnis von NLP-Algorithmen (z.B. BERT) und spezialisierten ML-Feldern wie Sprach-/Audioverarbeitung oder Reinforcement Learning.

Der Kandidat qualifiziert sich für:

• Umzugskosten zur Verlagerung des Haushalts von CONUS nach Stuttgart, Deutschland.
• Bildung von Angehörigen.
• LQA - Wohnquartalszulage.

Was Sie erwarten können:

• Eine Kultur der Integrität. Bei CACI stellen wir Charakter und Innovation in den Mittelpunkt unseres Handelns.
• Eine Vertrauensumgebung. CACI schätzt die einzigartigen Beiträge, die jeder Mitarbeiter in unser Unternehmen und unsere Kunden einbringt.
• Ein Fokus auf kontinuierliches Wachstum. Gemeinsam werden wir die kritischsten Missionen unseres Landes vorantreiben.

Gehaltsbereich: Der vorgeschlagene Gehaltsbereich für diese Position liegt zwischen 115.600 und 254.200 USD.