Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI- und ML-Modelle für spannende Verteidigungsprojekte.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Technologie und Sicherheit.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und mache einen echten Unterschied in der Verteidigung.
- Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung und ML-Engineering erforderlich.
Job Kategorie: Wissenschaft
Arbeitszeit: Vollzeit
Minimale Sicherheitsfreigabe erforderlich: TS/SCI
Angestelltenart: Regulär - Langfristige Zuweisung
Reiseanteil: Bis zu 10%
Reiseart: Kontinentales US
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.
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 von 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 kontinuierlichen Integrations- und Bereitstellungspipelines (CI/CD), um Echtzeitinferenzen und nahtlose Modellaktualisierungen in taktischen bis strategischen Cloud-Umgebungen sicherzustellen.
- Implementierung von Bewertungsrahmen und Schutzmaßnahmen zur Beseitigung logischer Fehler, Halluzinationen und Vorurteile in automatisierten operativen Entscheidungsprozessen.
- Implementierung 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 aktiver 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 Fokus auf das Design 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.
- Kenntnisse in grundlegenden Datenwissenschafts- und ML-Bibliotheken (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-Beschleunigungsframeworks, 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 Verstärkendes Lernen.
Der Kandidat qualifiziert sich für:
- Umzugskosten zur Verlagerung des Haushalts von CONUS nach Stuttgart, Deutschland.
- Bildung für Angehörige.
- LQA - Wohnquartierszulage.
Was Sie erwarten können:
- Eine Kultur der Integrität.
- Ein Umfeld des Vertrauens.
- Ein Fokus auf kontinuierliches Wachstum.
Gehaltsbereich: Der vorgeschlagene Gehaltsbereich für diese Position liegt zwischen 126.100 und 277.300 USD.
CACI ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Farbe, Religion, Geschlecht, Schwangerschaft, sexueller Orientierung, Alter, nationaler Herkunft, Behinderung, Status als geschützter Veteran oder einer anderen geschützten Eigenschaft berücksichtigt.
Abteilung: Datenwissenschaftler
AI/ML Engineer - SOCEUR Arbeitgeber: CACI International
CACI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine Kultur der Integrität und des Vertrauens fördert. Als Teil eines leistungsstarken Teams haben Sie die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die die Sicherheit unserer Nation gewährleisten, während Sie von flexiblen Arbeitszeiten und umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten profitieren. Unsere umfassenden Sozialleistungen unterstützen nicht nur Ihre berufliche Entwicklung, sondern auch Ihr persönliches Wohlbefinden.
