AI Engineering Lead

Leidos sucht einen AI Engineering Lead zur Unterstützung des Air Traffic Business Area innerhalb des Homeland Sectors, um die Entwicklung der Leidos Common Automation Platform (L-CAP) voranzutreiben. L-CAP ist eine mission-kritische, zukunftsorientierte Automatisierungsplattform, die auf einer hybriden Cloud-Datenarchitektur basiert und nächste Generationen von Luftverkehrsmanagementfähigkeiten ermöglicht.

In dieser Rolle werden Sie die AI-Engineering-Strategie und -Praktiken für L-CAP leiten, AI-unterstützte Entwicklungstools, maschinelles Lernen und intelligente Automatisierung in den Engineering-Workflow des Programms integrieren. Wir bauen mit einer AI-first Engineering-Mentalität und nutzen aufkommende AI-Fähigkeiten sowie moderne Entwicklungspraktiken, um die Lieferung zu beschleunigen, die Softwarequalität zu verbessern und kontinuierlich zu entwickeln, wie wir mission-kritische Systeme entwerfen und bauen.

Diese Position unterstützt Regierungsprogramme und erfordert die Fähigkeit, eine günstige Public Trust-Untersuchung zu erhalten und aufrechtzuerhalten. Diese Rolle ist Teil eines wachsenden Programms, und die Einstellung hängt von verfügbaren Mitteln ab. Wir überprüfen Bewerbungen fortlaufend, aber der Zeitrahmen für Interviews und Angebote kann variieren. In einigen Fällen können wir bedingte Angebote unterbreiten, die aktiv werden, sobald die Finanzierung bestätigt ist. Diese Position befindet sich in Gaithersburg, MD; Egg Harbor Township, NJ; oder Eagan, MN. Dies ist eine hybride Position, die 3 Tage vor Ort und 2 Tage Remote-Arbeit erfordert. Kandidaten sollten in einer pendelbaren Entfernung zu einem der oben genannten Standorte wohnen.

Was Sie tun werden:

• Leitung der AI-Engineering-Strategie und Entwicklung des Fahrplans für das L-CAP-Programm
• Entwurf und Implementierung von MLOps-Pipelines für die Modellentwicklung, -schulung und -bereitstellung
• Einrichtung von AI-unterstützten Entwicklungspraktiken in den Engineering-Teams
• Definition der Modellgovernance einschließlich Versionierung, Überwachung und Lebenszyklusmanagement
• Bewertung, Pilotierung und Bereitstellung von AI-Entwicklungstools in der Engineering-Organisation
• Berücksichtigung von Sicherheitsaspekten für AI-Anwendungen in luftfahrtkritischen Systemen
• Vorantreiben intelligenter Automatisierungsinitiativen zur Verbesserung der Engineering-Produktivität
• Integration von AI/ML-Fähigkeiten mit der L-CAP-Plattformarchitektur
• Mentoring der Engineering-Teams zu AI/ML-Best Practices und verantwortungsbewussten AI-Prinzipien
• Unterscheidung zwischen AI-Fähigkeiten, die die Engineering-Produktivität verbessern, und AI-Funktionalitäten, die in operationale ATC-Dienste integriert sind
• Definition separater Entwicklungspraktiken, Validierungsansätze und Zertifizierungsüberlegungen für produktivitätsorientierte AI im Vergleich zu operationale-mission AI
• Sicherstellung der Übereinstimmung zwischen den angeforderten AI-Kompetenzen und den beabsichtigten Programmzielen in beiden Bereichen, Engineering und Betrieb
• Förderung einer AI-first Engineering-Kultur durch Identifizierung und Anwendung von AI-unterstützten Entwicklungsmöglichkeiten, Automatisierung und aufkommenden Software-Engineering-Praktiken, die die Produktivität der Entwickler, die Codequalität, das Testen und die Lieferung verbessern.

Technische Kernqualifikationen:

• Abschluss in Informatik oder einem verwandten Bereich mit über 8 Jahren Erfahrung in AI/ML-Engineering (Master-Abschluss bevorzugt)
• Führungserfahrung im ML/AI-Engineering einschließlich Team- und Strategiemanagement
• Design und Implementierung von MLOps-Pipelines auf Unternehmensebene
• Starke Python-Expertise und Kenntnisse in ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow)
• Modellbereitstellung, Überwachung und Lebenszyklusmanagement
• Erfahrung mit AI-unterstützten Entwicklungstools und Produktivitätsplattformen
• Design von großangelegten ML-Systemen und verteiltem Training
• Erfahrung mit Cloud-ML-Diensten (AWS SageMaker, Azure ML oder gleichwertig)
• Fähigkeit, eine Public Trust zu erhalten und aufrechtzuerhalten
• US-Staatsbürgerschaft erforderlich
• Erfolgreiche Durchführung von Hintergrunduntersuchungen, wie sie vom Regierungsauftraggeber gefordert werden

Bevorzugte / Gewünschte Qualifikationen:

• Erfahrung mit AI/ML-Anwendungen in der Luftfahrt oder sicherheitskritischen Bereichen
• Implementierung von verantwortungsbewussten AI-Rahmenwerken und Governance
• Integration von LLM und Prompt-Engineering für Unternehmensanwendungen
• Entwicklung von Computer Vision oder NLP-Anwendungen
• Echtzeiteinfütterung und latenzarme ML-Bereitstellung
• Kubernetes-basierte ML-Workload-Orchestrierung
• AI-Governance und regulatorische Compliance-Rahmenwerke
• Erfahrung in der Differenzierung von AI/ML-Entwicklungspipelines für interne Tools im Vergleich zu sicherheitskritischen operationale Systemen
• Kenntnis der Zertifizierungsanforderungen für AI-Systeme in der Luftfahrt oder sicherheitskritischen operationale Umgebungen

Wenn Sie an der Lösung komplexer Probleme in regulierten, realen Umgebungen interessiert sind und AI als Multiplikator und nicht als Abkürzung nutzen möchten, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.