Az Accenture Federal Services technológiai és tanácsadási szolgáltatásokat nyújt az Egyesült Államok szövetségi kormányának. Az Accenture részeként működő vállalat tanácsadási, védelmi és logisztikai területeken dolgozik, és felhőalapú technológiák, kiberbiztonság, adatok és mesterséges intelligencia, digitális mérnöki megoldások, valamint más új technológiák segítségével támogatja a szövetségi ügynökségeket összetett működési és küldetésbeli szükségleteik kezelésében. Tevékenységei közé tartozik biztonságos és méretezhető digitális rendszerek fejlesztése, adatvezérelt felismerések alkalmazása a döntéshozatal javítására, valamint az állami infrastruktúra korszerűsítése. A vállalat kutatás-fejlesztési munkára és emberközpontú tervezésre is támaszkodik a rugalmas és hatékony közszektorbeli működés támogatásához.
AI/ML mérnök – Távmunka Virginiában
Tervezzen és vezessen be Vertex AI- és generatív MI-megoldásokat az Egyesült Államok szövetségi ügynökségei számára. Éles környezetben használható gépi tanulási folyamatokat, intelligens ügynököket, valamint biztonságos és szabályozott felhőarchitektúrákat építsen.
Egyesült Államok
Virginia103 200 $ – 196 400 $ / év
TávoliTeljes munkaidőKözéphaladóSzeniorKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnökLeírás
- Dolgozzon együtt az érdekelt felekkel a mesterséges intelligenciával és gépi tanulással kapcsolatos felhasználási esetek meghatározásán, és alakítsa át az üzleti követelményeket műszaki megoldásokká
- Tervezzen, fejlesszen, finomhangoljon és értékeljen gépi tanulási és generatív MI-modelleket a Vertex AI, a Gemini, az LLM-ek, a RAG, a beágyazások, a mélytanulás és a nyílt forráskódú eszközök használatával
- Építsen teljes körű gépi tanulási folyamatokat az adatok betöltéséhez, a jellemzőmérnökséghez, a vezényléshez, valamint a modellek és promptok CI/CD-folyamataihoz
- Vezessen be skálázható modelleket és ügynököket, miközben felügyeli a monitorozást, a modell-sodródás észlelését, valamint az éles környezeti problémák megoldását
- Működjön együtt az adatmérnöki csapatokkal megbízható adatarchitektúrák kialakításában a BigQuery, a Dataflow, a Pub/Sub és a Feature Store használatával
- Alkalmazzon felelős MI-, biztonsági, irányítási és megfelelőségi gyakorlatokat, beleértve az IAM-et, a titkosítást és az auditálást
- Hangolja össze a munkát a terméktulajdonosokkal, a platformcsapatokkal, a DevOps/SRE-szakemberekkel és a junior mérnökökkel megbízható MI-rendszerek szállítása érdekében
- Végezzen kísérleteket, készítsen prototípusokat, feltáró elemzéseket, hiperparaméter-hangolást és dokumentációt a folyamatokhoz és munkafolyamatokhoz
Követelmények
- Amerikai állampolgárság és jogosultság Public Trust átvilágításra
- Legalább 3–6 év tapasztalat gépi tanulási mérnöki, adattudományi vagy MI-fejlesztési területen
- Legalább 3 év tapasztalat műszaki csapatok meghatározott célok és eredmények felé vezetésében
- Tapasztalat műszaki szabványok, rendszerek és folyamatok létrehozásában és bevezetésében felhő- és helyszíni környezetekben
- Bizonyított szakértelem technológiai stratégiák ajánlásában és műszaki döntések meghozatalában
- Tapasztalat műszaki útmutatás és támogatás nyújtásában a szabványoknak és irányelveknek való megfelelés fenntartásához
- Tapasztalat a Google Storage képességeivel, beleértve a hozzáférés-vezérlést, a verziókezelést, a titkosítást, az életciklus-kezelést, a naplózást, a biztonsági mentéseket, a statikus fájlokat, a gépi tanulási munkafolyamatokat, a Storage Transfer Service-t, a Cloud Storage-t, a Cloud Storage for Firebase-t, a Filestore-t, a Google Workspace Essentials-t, a Local SSD-t és a Persistent Disket
- Python- és SQL-jártasság
- Tapasztalat a TensorFlow, a PyTorch, a scikit-learn, a Transformers, az LLM-finomhangolás és a RAG-architektúrák használatában
- Tapasztalat a Vertex AI, a Gemini API-k, a BigQuery, a Cloud Storage, a KMS és az IAM használatában
- Tapasztalat a Vertex AI Pipelines, a Dataflow, a Pub/Sub és a Feature Store használatában
- Tapasztalat a Vertex AI Search, MI-ügynökök, RAG-megoldások vagy olyan vektoradatbázisok használatában, mint a Vertex Vector Search, a Pinecone vagy a Milvus
- Tapasztalat MI-munkaterhelések Kubernetes- vagy mikroszolgáltatás-architektúrákon keresztüli bevezetésében
- Google Cloud Professional minősítés Machine Learning Engineer, Data Engineer vagy Cloud Architect területen
- Gyakorlati tapasztalat a Vertex AI, a Gemini API-k vagy hasonló felhőalapú MI- és gépi tanulási platformok használatában
- Haladó Python-fejlesztési készségek és gépi tanulási keretrendszerek ismerete
- Az LLM-ek, a beágyazások, a vektoros keresés és a generatív MI-módszerek alapos ismerete
- Munkavállalási engedély az Egyesült Államokban jelenlegi vagy jövőbeli vízumszponzoráció nélkül
- Előnyt jelent a felelős MI, az elfogultság mérséklése és a modellértelmezhetőség ismerete
- Előnyt jelent a GCP olyan üzemeltetési szolgáltatásainak ismerete, mint az IAM, a KMS, a Logging/Monitoring, a VPC és a Cloud Storage
- Előnyt jelent az AWS- vagy Azure-megfelelők, valamint külső biztonsági, megfigyelhetőségi vagy DevOps-eszközök ismerete
- Előnyt jelent a mesterfokozat és a szövetségi vagy szabályozott iparágakban szerzett tapasztalat
Juttatások
- Támogató, együttműködésen alapuló munkahelyi közösség
- Gyakorlati, valós projektekben szerzett tapasztalat
- Szakmai tanúsítványok megszerzésének lehetősége
- Iparágközpontú képzés
- Széles körű juttatási csomag
- Ésszerű alkalmazkodás fogyatékosság vagy vallási előírások miatt a kiválasztás és a foglalkoztatás során