ICF
ICF
5001 – 10 000 Alkalmazottak
EgészségügyKormányzatTanácsadás
Az ICF globális tanácsadó vállalat, amely adatok, technológia és programok megvalósításában szerzett szakértelem révén segít a kormányoknak, vállalkozásoknak és közösségeknek összetett kihívások kezelésében. Az 1969-ben alapított vállalat tanácsadási, államigazgatási és egészségügyi területeken dolgozik, többek között a digitális modernizáció, az adatelemzés, az ellenálló képesség és az alkalmazkodás, az energiastratégia, a szövetségi egészségügyi programok, a katasztrófavédelem, az infrastruktúra és a közlekedés támogatásán. Csapatai a tanácsadási szolgáltatásokat programok megvalósításával ötvözik, hogy segítsék ügyfeleiket mérhető eredmények elérésében és a közösségek ellenálló képességének megerősítésében.

Alkalmazott MI-mérnök, globális egészségügy — távmunka

LLM-folyamatokat, MI-ügynököket és értékelési rendszereket fejleszt az ICF globális egészségügyi és felmérési programjaihoz. Készítsen eszközöket jelentésekhez, elemzéshez, fordításhoz és terepi műveletekhez.

Leírás

  • Hozzon létre felmérési munkafolyamatokat támogató LLM-folyamatokat és ügynököket
  • Fejlesszen adatokat jelentésekké alakító, MI által támogatott folyamatokat
  • Építsen természetes nyelvi eszközöket felmérési adatok elemzéséhez
  • Készítsen többnyelvű eszközöket kérdőívek fordításához
  • Fejlesszen terepi támogató alkalmazásokat kérdezőbiztosok és felügyelők számára
  • Hozzon létre értékelési keretrendszereket, és állapítson meg elfogadási kritériumokat műszaki és felmérési szakértőkkel együttműködve
  • Állítson össze szakértői tudáson alapuló tesztkészleteket, és végezzen nem alacsonyabb rendűségi összehasonlításokat
  • A modelleket az érvelési igények, a munkaterhelés, a költség, a késleltetés és az adatlokalizációs korlátok alapján válassza ki
  • A tokenek monitorozásával, a kontextus kezelésével, a promptok gyorsítótárazásával és kötegelt végrehajtással szabályozza az inferencia költségeit
  • Integrálja a modelleket adatszolgáltatásokkal és teljes veremű alkalmazásokkal
  • Használjon ügynökalapú kódolási eszközöket éles szoftverek fejlesztéséhez, felülvizsgálatához, teszteléséhez és karbantartásához
  • Figyelje az éles rendszereket, és végezzen strukturált hibaanalízist
  • Kommunikálja a sikeres és a sikertelen eredményeket egyaránt
  • Rögzítse a módszereket és az eredményeket nyilvános terjesztés céljából
  • Támogassa az eszközök átadását a partnerországok intézményeinek

Követelmények

  • Számítástechnikai, mérnöki vagy kapcsolódó területen szerzett alapfokú diploma, illetve ezzel egyenértékű szakmai tapasztalat
  • Legalább négy év professzionális szoftverfejlesztési tapasztalat, beleértve valódi felhasználók által használt éles LLM-rendszereket
  • Az Egyesült Államok állampolgársága, amennyiben azt a szövetségi kormányzati szerződés előírja
  • Python vagy egy hasonló modern nyelv, például JavaScript, TypeScript vagy Go ismerete
  • Gyakorlati tapasztalat élvonalbeli modell-API-kkal, beleértve az eszközhasználatot és a visszakereséssel bővített generálást
  • Tapasztalat LLM-értékelések tervezésében tesztkészletek létrehozásával, automatizált és emberi értékeléssel, regressziós teszteléssel és kiadási döntésekkel
  • Az LLM-rendszerek költségével, késleltetésével és modellválasztásával kapcsolatos kompromisszumok ismerete
  • Tapasztalat alkalmazások telepítésében olyan jelentős felhőplatformon, mint az AWS, az Azure vagy a Google Cloud
  • Tapasztalat ügynökalapú kódolási eszközökkel, például a Claude Code-dal, az OpenAI Codexszel, a Cursorral, az Antigravityvel vagy a GitHub Copilot ügynöki módjával
  • Tapasztalat ügynöki keretrendszerekkel és MI-értékelési eszközökkel

Juttatások

  • Dolgozzon távolról az Egyesült Államok területéről
  • Alkalmanként utazásra lehet szükség
  • Ésszerű alkalmazkodást biztosítunk fogyatékossággal élők, veteránok és őszintén vallott vallási meggyőződések esetén
  • Esélyegyenlőséget biztosító foglalkoztatás
  • A jelentkezési és foglalkoztatási folyamat teljes időtartama alatt bizalmas segítség áll rendelkezésre az alkalmazkodási igényekhez