Accenture Federal Services offre servizi tecnologici e di consulenza al governo federale degli Stati Uniti. In quanto parte di Accenture, l’azienda opera nei settori della consulenza, della difesa e della logistica, aiutando le agenzie federali ad affrontare esigenze operative e missioni complesse attraverso il cloud, la cybersicurezza, i dati e l’intelligenza artificiale, l’ingegneria digitale e altre tecnologie emergenti. Le sue attività comprendono lo sviluppo di sistemi digitali sicuri e scalabili, l’applicazione di analisi basate sui dati per migliorare le decisioni e la modernizzazione delle infrastrutture governative. L’azienda ricorre inoltre alla ricerca e sviluppo e alla progettazione incentrata sulle persone per sostenere operazioni del settore pubblico resilienti ed efficaci.
Ingegnere AI/ML – Lavoro da remoto in Virginia
Progettare e implementare soluzioni Vertex AI e di IA generativa per agenzie federali statunitensi. Creare pipeline di machine learning per la produzione, agenti intelligenti e architetture cloud sicure e governate.
Stati Uniti
Virginia103.200 $ – 196.400 $ / anno
Da remotoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learningDescrizione
- Collaborare con gli stakeholder per definire i casi d’uso dell’IA e del machine learning e trasformare i requisiti aziendali in soluzioni tecniche
- Progettare, sviluppare, ottimizzare e valutare modelli di machine learning e IA generativa utilizzando Vertex AI, Gemini, LLM, RAG, embeddings, deep learning e strumenti open source
- Creare pipeline complete di machine learning per l’acquisizione dei dati, l’ingegneria delle caratteristiche, l’orchestrazione e il CI/CD di modelli e prompt
- Distribuire modelli e agenti scalabili supervisionando il monitoraggio, il rilevamento del drift e la risoluzione dei problemi in produzione
- Collaborare con i team di data engineering per sviluppare architetture dati affidabili utilizzando BigQuery, Dataflow, Pub/Sub e Feature Store
- Applicare pratiche di IA responsabile, sicurezza, governance e conformità, inclusi IAM, crittografia e audit
- Coordinarsi con i responsabili di prodotto, i team di piattaforma, i professionisti DevOps/SRE e gli ingegneri junior per fornire sistemi di IA affidabili
- Condurre esperimenti, prototipi, analisi esplorative, ottimizzazione degli iperparametri e documentazione di pipeline e flussi di lavoro
Requisiti
- Cittadinanza statunitense e idoneità a ottenere un’autorizzazione Public Trust
- Da 3 a 6 anni o più di esperienza nell’ingegneria del machine learning, nella data science o nello sviluppo di IA
- Almeno 3 anni di esperienza nella guida di team tecnici verso obiettivi e risultati definiti
- Esperienza nella creazione e implementazione di standard, sistemi e processi tecnici in ambienti cloud e locali
- Comprovata esperienza nel consigliare strategie tecnologiche e prendere decisioni tecniche
- Esperienza nel fornire orientamento e supporto tecnici per mantenere la conformità a standard e politiche
- Esperienza con le funzionalità di Google Storage, inclusi controllo degli accessi, versioning, crittografia, gestione del ciclo di vita, logging, backup, file statici, flussi di lavoro di machine learning, Storage Transfer Service, Cloud Storage, Cloud Storage for Firebase, Filestore, Google Workspace Essentials, Local SSD e Persistent Disk
- Competenza in Python e SQL
- Esperienza con TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Transformers, fine-tuning degli LLM e architetture RAG
- Esperienza con Vertex AI, API Gemini, BigQuery, Cloud Storage, KMS e IAM
- Esperienza con Vertex AI Pipelines, Dataflow, Pub/Sub e Feature Store
- Esperienza con Vertex AI Search, agenti di IA, soluzioni RAG o database vettoriali come Vertex Vector Search, Pinecone o Milvus
- Esperienza nella distribuzione di carichi di lavoro di IA tramite Kubernetes o architetture a microservizi
- Certificazione Google Cloud Professional in Machine Learning Engineer, Data Engineer o Cloud Architect
- Esperienza pratica con Vertex AI, API Gemini o piattaforme cloud comparabili di IA e machine learning
- Competenze avanzate di sviluppo in Python e familiarità con i framework di machine learning
- Solida conoscenza di LLM, embeddings, ricerca vettoriale e metodi di IA generativa
- Autorizzazione a lavorare negli Stati Uniti senza sponsorizzazione del visto attuale o futura
- Preferibile: conoscenza dell’IA responsabile, della mitigazione dei bias e dell’interpretabilità dei modelli
- Preferibile: familiarità con i servizi operativi GCP come IAM, KMS, Logging/Monitoring, VPC e Cloud Storage
- Preferibile: esperienza con equivalenti AWS o Azure e strumenti di terze parti per sicurezza, osservabilità o DevOps
- Preferibile: laurea magistrale ed esperienza in settori federali o regolamentati
Benefit
- Ambiente di lavoro collaborativo e solidale
- Esperienza pratica su progetti
- Opportunità di certificazione professionale
- Formazione orientata al settore
- Ampia offerta di benefit
- Ragionevoli accomodamenti per disabilità o osservanze religiose durante la selezione e l’impiego