Software Engineer - AI/ML Specialist

Position Status: Vollzeit, freigestellter Mitarbeiter

Position Location: Remote, flexibel in den Vereinigten Staaten

Reports to: Director of Engineering

Über Credential Engine’s AI Expansion

Credential Engine baut eine KI-Schicht über das Credential Registry und das CTDL-Ökosystem auf, um sowohl KI-unterstütztes Publishing als auch KI-gesteuerte Nutzung strukturierter Daten zu unterstützen. Dies umfasst die Skalierung von CTDL xTRA als KI-fähige Publishing-Plattform und die Entwicklung von Fähigkeiten, die es der KI ermöglichen, Einblicke, Empfehlungen und Verbindungen zwischen Qualifikationen, Fähigkeiten und Berufen zu generieren.

Die Rolle

Als Software Engineer AI/ML Specialist entwerfen, bauen und skalieren Sie Softwaresysteme, die nationale Dateninfrastrukturen unterstützen, mit einem starken Fokus auf die Integration von künstlicher Intelligenz in Produktionsumgebungen. Diese Rolle erfordert nachgewiesene Erfahrung im Aufbau hochwertiger Software und der Integration großer Sprachmodelle in Produktionssysteme. Diese Rolle kombiniert verteilte Systemtechnik, semantische Datenarchitektur und angewandte KI. Sie arbeiten direkt an CTDL xTRA und arbeiten mit einem externen Beratungsteam zusammen, um das KI-unterstützte Publishing strukturierter Daten zu skalieren. Sie helfen auch bei der Gestaltung und Implementierung einer KI-Nutzungs- und Intelligenzschicht, die Anwendungen ermöglicht, die Einblicke, Empfehlungen und Fähigkeiten für die Übereinstimmung mit Berufen unter Verwendung von CTDL-aligned Daten generieren.

Wer wir sind

Credential Engine ist eine gemeinnützige Organisation, deren Mission es ist, die Landschaft der Qualifikationen mit klaren und konsistenten Informationen abzubilden, die die Schaffung von Ressourcen fördern, die Menschen dabei helfen, die besten Wege für sich zu finden. Wir stellen uns eine Zukunft vor, in der Millionen von Menschen weltweit Zugang zu Informationen über Qualifikationen haben, die ihnen die Augen für die gesamte Bandbreite an Möglichkeiten für Lernen, Fortschritt und sinnvolle Karrieren öffnen.

Was wir tun

Credential Engine bietet eine Suite von webbasierten Dienstleistungen, die zum ersten Mal ein Credential Registry schafft, um aktuelle, vertrauenswürdige Informationen über alle Qualifikationen und Fähigkeiten zu speichern, eine gemeinsame Beschreibungssprache zu ermöglichen, um die Vergleichbarkeit von Qualifikationen zu fördern, und eine Plattform zu unterstützen, die maßgeschneiderte Anwendungen zur Suche und Abruf von Informationen über Qualifikationen unterstützt.

Credential Engine arbeitet mit einer wachsenden Anzahl von Bundesstaaten, Institutionen, Bundesbehörden, Datenpartnern und globalen Partnern zusammen, um deren Bemühungen zu unterstützen, essentielle Daten über Qualifikationen und Kompetenzen offen, transparent und verknüpft bereitzustellen, um Lernende, Arbeitnehmer, Arbeitgeber und andere besser zu bedienen.

Warum wir es tun

Durch eine zunehmende Vielzahl von Qualifikationen – wie Abschlüsse, Lizenzen, Abzeichen und Ausbildungen – haben Arbeitssuchende, Lernende und Arbeitnehmer mehr Optionen denn je, um voranzukommen. Dennoch gab es nie einen effizienten Weg, um Qualifikationen zu sammeln, zu suchen und zu vergleichen, der sowohl universell verstanden werden kann als auch in einer Weise gepflegt wird, die mit der Geschwindigkeit des Wandels im 21. Jahrhundert Schritt hält. Mit mehr als 1.800.000 einzigartigen Qualifikationen allein in den USA und Millionen weltweit trägt dieser Mangel an Informationen auf dem Markt zur Verwirrung und zu uninformierten Entscheidungen bei.

Hauptverantwortlichkeiten

• Design, Entwicklung, Test, Bereitstellung und Wartung von Software, einschließlich Benutzeroberflächen, skalierbaren APIs, Datenpipelines und verteilten Systemen.
• Übernahme der vollständigen Verantwortung für die zugewiesenen Funktionen zur Entwicklung.
• Entwicklung von Microservices mit ereignisgesteuertem Design und cloud-nativen Architekturen.
• Sicherstellen, dass Systeme in Produktionsumgebungen zuverlässig, sicher und leistungsfähig sind.
• Teilnahme an Designüberprüfungen von Webanwendungen und -diensten mit einer testgetriebenen Entwicklungsmentalität.
• Nutzung von Authentifizierungs-/Autorisierungstechnologien zur Einrichtung von Single-Sign-On und rollenbasierter Zugriffskontrolle.
• Entwurf und Implementierung von Integrationen mit großen und kleinen Sprachmodellen, einschließlich API-basierten und selbstgehosteten Modellen sowie externen Systemen innerhalb von Produktionsdatenpipelines und Systemabläufen.

AI und CTDL xTRA

• Aufbau und Skalierung von CTDL xTRA für KI-unterstützte Extraktion und Transformation von webbasierten Daten in strukturierte Formate.
• Entwicklung von Standards für Genauigkeitsmetriken, Instrumentierung, Sammlung und Berichterstattung.
• Zusammenarbeit mit Beratungsteams und Partnern zur Verbesserung der Modellleistung, Genauigkeit und Skalierbarkeit.
• Integration großer und selbstgehosteter kleiner Sprachmodelle in Datenpipelines und Systemabläufe.
• Entwicklung und Implementierung von Best Practices für Eingabeaufforderungen und Arbeitsabläufe, die konsistente, prüfbare und qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern.

AI-Nutzungs- und Intelligenzschicht

• Entwurf und Implementierung standardisierter Schnittstellen (z.B. für MCPs) für sicheren, konsistenten, programmgesteuerten Zugriff auf Registrierungsdaten.
• Entwurf, Training und Bewertung von maschinellen Lernmodellen für Klassifikations-, Extraktions- und Datenqualitätsverbesserungsaufgaben.
• Aktivierung und Entwicklung von Systemen und Prozessen, die strukturierte, vertrauenswürdige Daten abrufen und darauf schließen, um Einblicke und Empfehlungen zu generieren.
• Identifizierung von Möglichkeiten zur Anwendung von KI/ML zur Verbesserung der Datenqualität, Automatisierung und Benutzerergebnisse.
• Implementierung und Vergleich von Ansätzen durch Evaluierungsrahmen, Benchmarking und Experimentierpraktiken.

CTDL und Datensysteme

• Implementierung und Erweiterung des CTDL-Schemas unter Verwendung von JSON-LD und Prinzipien verlinkter Daten.
• Unterstützung beim Veröffentlichen, Verlinken, Validieren und Konsumieren strukturierter Daten innerhalb des Credential Registry.

Zusammenarbeit und Integration

• Integration von Technologien, die von unserem Team und anderen externen Anbietern bereitgestellt werden.
• Zusammenarbeit mit Partnern und Interessengruppen zur Bereitstellung skalierbarer technischer Lösungen.
• Technische Anleitung für Benutzer und Partner, die mit Registrierungsdaten arbeiten.

Qualifikationen

• Must be a U.S. citizen or a naturalized citizen of the United States.
• Mindestens sieben Jahre kombinierte technische Ausbildung, auf Bachelor-Niveau oder höher, und Erfahrung in der Softwareentwicklung.
• Erfahrung im Aufbau und Betrieb verteilter Systeme in Cloud-Umgebungen.
• Starke Erfahrung in der Entwicklung von APIs, Datensystemen und Produktionsdiensten.
• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau oder der Integration von Lösungen, die auf großen Sprachmodellen basieren, in reale oder Produktionssysteme.

Technische Fähigkeiten

• Moderne Programmierframeworks wie .Net, Python und JavaScript-basierte Frontend-Technologien.
• Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP und Containerisierungs-/Orchestrierungstechnologien wie Docker und Kubernetes.
• Datenbanken wie Neo4J, CosmosDB, SQL Server oder PostgreSQL.
• Speichersysteme wie AWS S3 und Azure Blob.
• Erfahrung mit strukturierten Daten und APIs.
• Erfahrung in der Integration von maschinellen Lernmodellen in Anwendungen, einschließlich Modelltraining, Eingabedesign, Workflow-Integration und Nutzung von API-basierten oder selbstgehosteten Modellen.

Entwicklungstools und -umgebungen

• Visual Studio 2022+, Visual Studio Code.
• Git-Tools (z.B. GitLab, GitHub, Azure DevOps).
• SQL Server und/oder PostgreSQL.
• Containerbasierte Lösungen (z.B. Docker, Kubernetes).
• KeyCloak, Microsoft Entra ID.
• Linux, Windows.

KI und aufkommende Technologien

• Erfahrung in der Integration von APIs großer Sprachmodelle wie Anthropic, OpenAI oder Google.
• Starkes Verständnis von Eingabeaufforderungsengineering und -bewertung.
• Starkes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens, einschließlich Klassifikation, Regression, Clustering und Techniken zur Modellevaluation.
• Erfahrung in der Entwicklung, dem Training und der Bewertung von maschinellen Lernmodellen für reale Anwendungen.
• Erfahrung mit agentenbasierten Systemen oder mehrstufigen KI-Workflows.
• Vertrautheit mit dem Model Context Protocol oder ähnlichen Ansätzen für modulare KI-Integration.
• Erfahrung mit retrieval augmented generation oder der Kombination von KI mit strukturierten Datenquellen.
• Fähigkeit, aufkommende KI/ML-Technologien in Produktionssystemen zu bewerten und anzuwenden.

Vergütung

Ein wettbewerbsfähiges Paket, einschließlich Gehalt und Leistungen (Urlaub, PTO, Versicherungsschutz für Gesundheit, Zahnmedizin, Sehkraft, Leben und Invalidität sowie einen Rentenplan), ist verfügbar und richtet sich nach Erfahrung und Qualifikationen. Die erwartete Gehaltsspanne liegt zwischen 135.000 und 155.000 US-Dollar jährlich.

Credential Engine hat seinen Sitz in Washington, DC, wobei die meisten Teammitglieder im ganzen Land verteilt sind. Alle Mitarbeiter arbeiten remote, mit der Option, Co-Working-Räume zu nutzen.

Gleichstellungserklärung

Credential Engine verpflichtet sich, allen Mitarbeitern und Bewerbern gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten zu bieten. In Übereinstimmung mit dem Bundesrecht verbietet Credential Engine Diskriminierung aufgrund von Rasse, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Alter, Behinderung, genetischen Informationen, Religion und jeder anderen Eigenschaft, die durch geltendes Recht geschützt ist. Wir gewährleisten auch gleiche Chancen unabhängig von Schwangerschaft oder Familienstand. Credential Engine bietet angemessene Vorkehrungen für qualifizierte Personen mit Behinderungen, um ihnen zu ermöglichen, die wesentlichen Funktionen des Jobs auszuführen.