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Accenture Federal Services
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BeratungLogistikVerteidigung
Accenture Federal Services bietet Technologie- und Beratungsdienstleistungen für die US-Bundesregierung. Als Teil von Accenture ist das Unternehmen in den Bereichen Beratung, Verteidigung und Logistik tätig und unterstützt Bundesbehörden dabei, komplexe operative und auftragsbezogene Anforderungen mit Cloud-Technologien, Cybersicherheit, Daten und künstlicher Intelligenz, digitalem Engineering sowie weiteren Zukunftstechnologien zu bewältigen. Zu den Leistungen gehören die Entwicklung sicherer und skalierbarer digitaler Systeme, die Nutzung datenbasierter Erkenntnisse zur Verbesserung von Entscheidungen und die Modernisierung staatlicher Infrastrukturen. Darüber hinaus greift das Unternehmen auf Forschung und Entwicklung sowie auf menschenzentriertes Design zurück, um belastbare und wirksame Abläufe im öffentlichen Sektor zu unterstützen.
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KI-/ML-Ingenieur – Remote in Virginia

Entwerfen und implementieren Sie Vertex-AI- und generative-KI-Lösungen für US-Bundesbehörden. Entwickeln Sie produktive Machine-Learning-Pipelines, intelligente Agenten und sichere, governance-konforme Cloud-Architekturen.

USVereinigte StaatenVAVirginia
103.200 $ – 196.400 $ / Jahr
RemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzureBigQueryCloudFirebaseGoogle Cloud PlatformKubernetesMicroservicesPythonPyTorchScikit-LearnSQLTensorFlow

Beschreibung

  • Arbeiten Sie mit Stakeholdern zusammen, um Anwendungsfälle für KI und maschinelles Lernen zu definieren und Geschäftsanforderungen in technische Lösungen zu übertragen
  • Entwerfen, entwickeln, optimieren und bewerten Sie Machine-Learning- und generative-KI-Modelle mit Vertex AI, Gemini, LLMs, RAG, Embeddings, Deep Learning und Open-Source-Tools
  • Entwickeln Sie vollständige Machine-Learning-Pipelines für Datenaufnahme, Feature Engineering, Orchestrierung sowie CI/CD für Modelle und Prompts
  • Implementieren Sie skalierbare Modelle und Agenten und überwachen Sie Monitoring, Drift-Erkennung und die Behebung von Produktionsproblemen
  • Arbeiten Sie mit Data-Engineering-Teams an zuverlässigen Datenarchitekturen mit BigQuery, Dataflow, Pub/Sub und Feature Store
  • Wenden Sie Responsible AI sowie Sicherheits-, Governance- und Compliance-Praktiken an, einschließlich IAM, Verschlüsselung und Auditing
  • Koordinieren Sie sich mit Product Ownern, Plattformteams, DevOps-/SRE-Fachkräften und Junior Engineers, um zuverlässige KI-Systeme bereitzustellen
  • Führen Sie Experimente, Prototypen, explorative Analysen und Hyperparameter-Optimierungen durch und dokumentieren Sie Pipelines und Workflows

Anforderungen

  • US-Staatsbürgerschaft und Berechtigung für eine Public-Trust-Sicherheitsüberprüfung
  • 3–6 oder mehr Jahre Erfahrung im Machine-Learning-Engineering, in der Datenwissenschaft oder in der KI-Entwicklung
  • Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Leitung technischer Teams bei der Erreichung definierter Ziele und Ergebnisse
  • Erfahrung in der Erstellung und Umsetzung technischer Standards, Systeme und Prozesse in Cloud- und On-Premises-Umgebungen
  • Nachgewiesene Kompetenz bei der Empfehlung von Technologiestrategien und beim Treffen technischer Entscheidungen
  • Erfahrung in der technischen Beratung und Unterstützung zur Einhaltung von Standards und Richtlinien
  • Erfahrung mit Google-Storage-Funktionen, einschließlich Zugriffskontrolle, Versionierung, Verschlüsselung, Lebenszyklusverwaltung, Protokollierung, Backups, statischen Dateien, Machine-Learning-Workflows, Storage Transfer Service, Cloud Storage, Cloud Storage for Firebase, Filestore, Google Workspace Essentials, Local SSD und Persistent Disk
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL
  • Erfahrung mit TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Transformers, LLM-Feinabstimmung und RAG-Architekturen
  • Erfahrung mit Vertex AI, Gemini-APIs, BigQuery, Cloud Storage, KMS und IAM
  • Erfahrung mit Vertex AI Pipelines, Dataflow, Pub/Sub und Feature Store
  • Erfahrung mit Vertex AI Search, KI-Agenten, RAG-Lösungen oder Vektordatenbanken wie Vertex Vector Search, Pinecone oder Milvus
  • Erfahrung bei der Bereitstellung von KI-Workloads über Kubernetes oder Microservices-Architekturen
  • Google-Cloud-Professional-Zertifizierung als Machine Learning Engineer, Data Engineer oder Cloud Architect
  • Praktische Erfahrung mit Vertex AI, Gemini-APIs oder vergleichbaren Cloud-Plattformen für KI und maschinelles Lernen
  • Fortgeschrittene Python-Entwicklungskenntnisse und Vertrautheit mit Machine-Learning-Frameworks
  • Fundierte Kenntnisse von LLMs, Embeddings, Vektorsuche und Methoden der generativen KI
  • Berechtigung, in den Vereinigten Staaten ohne aktuelle oder zukünftige Visumsponsoring zu arbeiten
  • Von Vorteil: Kenntnisse in Responsible AI, Bias-Minderung und Modellinterpretierbarkeit
  • Von Vorteil: Vertrautheit mit GCP-Betriebsdiensten wie IAM, KMS, Logging/Monitoring, VPC und Cloud Storage
  • Von Vorteil: Erfahrung mit entsprechenden AWS- oder Azure-Diensten sowie Sicherheits-, Observability- oder DevOps-Tools von Drittanbietern
  • Von Vorteil: Masterabschluss und Erfahrung in Bundesbehörden oder regulierten Branchen

Zusatzleistungen

  • Unterstützende, kollaborative Arbeitsgemeinschaft
  • Praktische Projekterfahrung aus erster Hand
  • Möglichkeiten für berufliche Zertifizierungen
  • Branchenorientierte Schulungen
  • Umfangreiches Leistungspaket
  • Angemessene Vorkehrungen für Menschen mit Behinderungen oder religiöse Anliegen während der Bewerbung und Beschäftigung

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