Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI-Modelle auf der Google Cloud Platform.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Verteidigungstechnologie.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Verteidigung mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung und ML-Engineering erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 115600 - 254200 € pro Jahr.
Job Kategorie: Informationstechnologie
Arbeitszeit: Vollzeit
Erforderliche Mindestfreigabe zum Start: TS/SCI
Angestelltenart: Regulär - Langfristige Zuweisung
Reiseanteil: Bis zu 10%
Reiseart: Außerhalb der kontinentalen USA
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 alliierte, 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 von isolierten Jupyter-Notebooks in hochverfügbare, latenzarme und sichere skalierte 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.
- Implementierung strenger Modellgovernance, um sicherzustellen, dass Versionskontrolle, Nachvollziehbarkeit und Standards für erklärbare KI (XAI) eingehalten werden.
- 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 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.
- 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).
Gewünscht:
- 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.
Was Sie erwarten können:
Eine Kultur der Integrität. Bei CACI stellen wir Charakter und Innovation in den Mittelpunkt unseres Handelns. Als geschätztes Teammitglied sind Sie Teil einer leistungsstarken Gruppe, die sich unseren Kundenmissionen widmet und von einem höheren Ziel angetrieben wird – die Sicherheit unserer Nation zu gewährleisten.
Eine Vertrauensumgebung. CACI schätzt die einzigartigen Beiträge, die jeder Mitarbeiter täglich in unser Unternehmen und unsere Kunden einbringt. Sie haben die Autonomie, die Zeit zu nehmen, die Sie benötigen, durch einen einzigartigen flexiblen Urlaubsanspruch, und haben Zugang zu umfangreichen Lernressourcen, um Ihre Ambitionen zu verwirklichen.
Ein Fokus auf kontinuierliches Wachstum. Gemeinsam werden wir die kritischsten Missionen unserer Nation vorantreiben, auf unserer langen Erfolgsgeschichte aufbauen und Möglichkeiten finden, neue Wege zu beschreiten – sowohl in Ihrer Karriere als auch in unserem Erbe.
Vergütungsbereich: Es gibt eine Vielzahl von Faktoren, die das endgültige Gehalt beeinflussen können, einschließlich, aber nicht beschränkt auf geografische Lage, Kategorien von Arbeitskräften im Bundesvertrag und Vertragslohnraten, relevante frühere Berufserfahrung, spezifische Fähigkeiten und Kompetenzen, Ausbildung und Zertifizierungen. Unsere Mitarbeiter schätzen die Flexibilität bei CACI, die es ihnen ermöglicht, qualitativ hochwertige Arbeit und ihr Privatleben in Einklang zu bringen. Wir bieten wettbewerbsfähige Vergütung, Leistungen sowie Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten. Unser breites und wettbewerbsfähiges Angebot an Leistungsoptionen ist darauf ausgelegt, Mitarbeiter und deren Familien zu unterstützen und zu schützen. Bei CACI erhalten Sie umfassende Leistungen wie Gesundheitsversorgung, Wellness, Finanzen, Altersvorsorge, Familienunterstützung, Weiterbildung und Urlaubsansprüche.
Der vorgeschlagene Gehaltsbereich für diese Position liegt zwischen: 115.600 - 254.200 USD.
CACI ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, Schwangerschaft, sexueller Orientierung, Alter, nationaler Herkunft, Behinderung, Status als geschützter Veteran oder einer anderen geschützten Eigenschaft bei der Beschäftigung berücksichtigt.
Cloud DevSecOps Engineer - SOCEUR Arbeitgeber: CACI
CACI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine Kultur der Integrität und des Vertrauens fördert. In Stuttgart, Deutschland, bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen Team zu arbeiten, das sich der digitalen Transformation im Verteidigungssektor widmet. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitszeiten, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem umfassenden Leistungspaket, das auf die Unterstützung und den Schutz ihrer Familien ausgerichtet ist.