AI / Machine Learning Engineer

AI / Machine Learning Engineer

Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
C

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle KI-Systeme zur Automatisierung von Gesundheitsleistungen für die Regierung.
  • Unternehmen: CTEC, ein führendes Technologieunternehmen mit innovativer Kultur.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, Weiterbildung und Homeoffice-Möglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten und einem talentierten Team.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und beeinflusse Millionen von Menschen.
  • Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Machine Learning und starke Python-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

CTEC is a leading technology firm that provides modernization, digital transformation, and application development services to the U.

Federal Government.

Headquartered in Mc Lean, VA, CTEC has over 300 team members working on mission‑critical systems and projects for agencies such as the Department of Homeland Security, Internal Revenue Service, and the Office of Personnel Management.

The work we do effects millions of U.

S. citizens daily as they interact with the systems we build.

Our best‑in‑class commercial solutions, modified for our customers’ bespoke mission requirements, are enabling this future every day.

The Company has experienced rapid growth over the past 3 years and recently received a strategic investment from Main Street Capital Corporation (NYSE: MAIN).

In addition to our recent growth in Federal Civilian agencies, we are seeking to expand our capabilities in cloud development and footprint in national‑security focused agencies within the Department of Defense and U.

Intelligence Community.

We are seeking to hire a AI/Machine Learning Engineer to our team!

Role Overview

As an AI/ML Engineer for CTEC, you will develop Agentic AI systems designed to automate and optimize health benefits determinations for the Office of Personnel Management (OPM).

Unlike traditional “black‑box” models, your work will focus on marrying the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) with deterministic, rule‑driven patterns to ensure accuracy, auditability, and compliance in complex decision‑making workflows.

Duties and Responsibilities

  • Agentic System Architecture: Design and deploy autonomous AI agents capable of multi‑step reasoning, tool‑use, and self‑correction to navigate complex federal benefit policies.
  • Deterministic
  • Logic

Integration: Develop “Guardrail” layers that synchronize probabilistic LLM outputs with rigid business rules, ensuring benefit determinations adhere strictly to legal and regulatory frameworks.

  • RAG & Knowledge

Engineering: Implement advanced Retrieval‑Augmented Generation (RAG) solutions, utilizing layout‑aware parsing to extract information from dense manuals/documentation and unstructured data.

  • Hybrid Model Development: Design and evaluate machine learning models that support both data‑driven predictions and symbolic/rule‑based automation.
  • MLOps & Agent

Monitoring: Deploy models into cloud environments with a focus on LLM‑specific observability (tracing reasoning loops, monitoring for hallucinations, and detecting data drift in logic).

  • Auditability & Explainability: Ensure every AI‑driven determination has a clear, human‑readable “audit trail” or reasoning chain that justifies the outcome based on source documentation.
  • Collaboration: Work alongside solution architects and business stakeholders to translate complex health insurance policies into executable AI logic.

Skills & Work Experience

  • Professional Experience: 5+ years in Machine Learning or Data Science, with at least 2 years of hands‑on experience with LLM orchestration and Generative AI frameworks.
  • Agentic Frameworks: Proficiency with tools such as Lang Chain, Lang Graph, Crew AI, or Semantic Kernel for building multi‑step agent workflows.
  • Core Development: Strong proficiency in Python and experience with standard frameworks (Py Torch, Tensor Flow, or Scikit‑learn).
  • Data Engineering: Strong SQL skills and experience with distributed data processing (Spark/Py Spark) to handle large‑scale enterprise data.
  • Analytical Rigor: Ability to debug non‑deterministic systems and implement rigorous evaluation frameworks (e. g., RAGAS, LLM‑as‑a‑judge) data platforms.
  • Preferred
  • Experience with Azure Machine Learning, Azure AI services, or similar cloud AI platforms.
  • Experience implementing Generative AI, LLM, or RAG‑based solutions.
  • Experience supporting federal IT modernization or data transformation programs.
  • Familiarity with healthcare, insurance, or benefits administration data environments.
  • Experience applying data governance, privacy, and security best practices in AI/ML solutions.

Education

Bachelor’s degree in Computer Science, Data Science, Engineering, or a related discipline.

Master’s degree preferred.

Equivalent professional experience will be considered in lieu of a degree.

Clearance

Must be a U. S. citizen and be able to obtain an OPM Public Trust clearance.

If you are looking for a fun and challenging environment with talented, motivated people to work with, CTEC is the right place for you.

  • In addition to employee salary, we offer an array of employee benefits including:
  • Paid vacation & Sick leave
  • Health insurance coverage
  • Career training
  • Performance bonus programs
  • 401K contribution & Employer Match
  • 11 Federal Holidays
  • #J-18808-Ljbffr

AI / Machine Learning Engineer Arbeitgeber: CyberMedia Technologies

CTEC ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an bedeutenden Projekten für die US-Bundesregierung zu arbeiten. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld in McLean, VA, fördert das Unternehmen eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und des Wachstums, unterstützt durch umfassende Schulungsprogramme und attraktive Zusatzleistungen wie Gesundheitsversorgung und Leistungsboni. Die Mitarbeit an innovativen Technologien und Lösungen, die Millionen von Bürgern betreffen, macht die Arbeit bei CTEC nicht nur lohnend, sondern auch bedeutungsvoll.

C

Kontaktdaten:

CyberMedia Technologies Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so AI / Machine Learning Engineer 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 CyberMedia Technologies 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 / Machine Learning Engineer mit Bravour zu bestehen

Agentic System Architecture
Deterministic Logic Integration
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Hybrid Model Development
MLOps
Auditability & Explainability
Python

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 / Machine Learning Engineer bei CyberMedia Technologies gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei CyberMedia Technologies 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 CyberMedia Technologies entscheidend sein!