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MetroStar
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201 – 500 Mitarbeitende
BeratungGesundheitswesenVerteidigung
MetroStar ist ein IT-Beratungs- und Digitaldienstleistungsunternehmen mit Sitz in Virginia, das auf mehr als zwei Jahrzehnte Erfahrung bei der technologischen Modernisierung von Regierungsorganisationen zurückblickt. Das Unternehmen arbeitet in den Bereichen künstliche Intelligenz, digitale Nutzererlebnisse, Modernisierung von Anwendungen und Enterprise-IT. Dabei unterstützt es Bundesbehörden, die Verteidigungs- und Nachrichtendienste sowie Kunden aus der Landwirtschaft und dem Gesundheitswesen. MetroStar arbeitet unter anderem mit der Air Force und dem USDA zusammen, um digitale Dienstleistungen zu verbessern und technologiegestützte Programme mit klarem Missionsfokus voranzubringen.
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Stellen im Unternehmen

Senior AI/ML Engineer II

Leiten Sie sichere, produktionsreife KI-/ML-Modelle und RAG-Lösungen bei MetroStar. Führen Sie Engineering-Teams und setzen Sie technische Erkenntnisse in missionsorientierte Ergebnisse um.

USVereinigte StaatenVAVirginia
180.000 $ – 205.000 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AWSCloudKerasNumpyPostgresPythonScikit-LearnTensorFlowTypeScript

Beschreibung

  • Führen Sie ein KI-/ML-Engineering-Team mit praktischer technischer Anleitung, architektonischer Ausrichtung und Umsetzungsstrategie.
  • Entwickeln, trainieren, integrieren, implementieren und betreiben Sie produktive KI-/ML-Modelle und Anwendungen in sicheren Umgebungen.
  • Nutzen Sie maschinelles Lernen zur Unterstützung retrieval-augmentierter Generierung.
  • Präsentieren Sie Erkenntnisse unterschiedlichen Zielgruppen in Präsentationen und Berichten.
  • Beraten Sie zu Architektur und technischer Integration, damit Systeme die geltenden Sicherheitsanforderungen erfüllen.
  • Teilen Sie technische Erkenntnisse, Architektur-Empfehlungen und Projektfortschritte mit technischen und nichttechnischen Beteiligten.

Anforderungen

  • Mindestens sechs Jahre einschlägige Berufserfahrung in KI-/ML-Engineering, Data Science, maschinellem Lernen oder einem verwandten technischen Bereich.
  • Bachelor- oder Masterabschluss in einem relevanten Fachgebiet oder gleichwertige Berufserfahrung.
  • Aktive TS/SCI-Sicherheitsfreigabe mit CI-Polygraphentest.
  • Umfangreiche Erfahrung mit Open-Source-KI-/ML-Modellen und der Bewertung, wann proprietäre Modelle geeignet sind.
  • Ausgeprägte praktische Erfahrung im Entwurf, Aufbau, Training, der Integration, Implementierung und Wartung von KI-/ML-Modellen und produktiven Anwendungen.
  • Erfahrung mit der Entwicklung agentischer KI-Systeme, einschließlich Agenten, Orchestrierungsabläufen und automatisierter Datenverarbeitung.
  • Expertenkenntnisse in mindestens zwei der folgenden Bereiche: generative KI/LLMs, Verarbeitung natürlicher Sprache, retrieval-augmentierte Generierung oder neuronale Netze.
  • Mindestens sechs Jahre Erfahrung mit mindestens zwei der folgenden Technologien: Python, R, Anaconda, NumPy, TensorFlow, Keras, Scikit-learn oder PostgreSQL.
  • Mindestens sechs Jahre Erfahrung im Entwurf, in der Implementierung und Wartung von KI-/ML-Datenarchitekturen und -Diensten, einschließlich Modelloptimierung, -bewertung und -pflege durch agile User Stories und DevSecOps-CI/CD-Pipelines.
  • Nachgewiesene Expertenkenntnisse im Entwurf, in der Entwicklung und Implementierung von KI-/ML-Lösungen in klassifizierten AWS-Cloud-Umgebungen ab Impact Level 6.
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten zur Bewertung der Programm- und Systemleistung, Erkennung manueller Abläufe und Entwicklung von Algorithmen oder Automatisierungen zur Effizienzsteigerung.
  • Umfangreiche Erfahrung mit dem Entwurf, der Entwicklung, Implementierung und Wartung containerisierter KI-/ML-Anwendungen.
  • Bereitschaft, überwiegend vor Ort an festgelegten Standorten im Großraum Washington, D.C., darunter Tysons Corner und Reston in Virginia, sowie gelegentlich beim Kunden zu arbeiten.
  • Bei der Einstellung müssen Identität und Berechtigung zur Arbeit in den Vereinigten Staaten nachgewiesen werden.

Zusatzleistungen

  • Leistungsabhängige Boni.
  • Vom Unternehmen bezahlte Schulungen und Zertifizierungen.
  • Prämien für Mitarbeiterempfehlungen.
  • Kranken-, Zahn- und Augenversicherung.
  • Altersvorsorgeplan 401(k) mit Arbeitgeberzuschuss.
  • Bezahlter Urlaub und Feiertage.
  • Elternzeit und Unterstützung bei der Betreuung Angehöriger.
  • Flexible Arbeitsmodelle.
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Mitarbeiterunterstützungs- und Wellnessprogramme.

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