シニアAI・機械学習エンジニア――アナポリス・ジャンクション勤務
Markonの情報・防衛分野の顧客向けに、本番環境で稼働するLLM、RAG、エージェント型AIシステムを構築します。 アナポリス・ジャンクションで、安全なエンタープライズツールとガバナンスワークフローを統合します。
仕事内容
- LangGraph、Agno、NVIDIA NeMo Agent Toolkitを使用して、LLMとエージェントオーケストレーションのワークフローを構築・統合する
- フロンティアモデルとオープンウェイトモデル間のモデルゲートウェイルーティングを最適化し、コスト、性能、任務適合性のバランスを取る
- エージェントに任務コンテキストを提供するRAGパイプライン、ベクトルデータベース統合、メモリサービスを構築する
- MCPベースのツールブローカー統合を開発し、エージェントが企業システムとデータに安全にアクセスできるようにする
- モデル性能とエージェントの動作を評価、ベンチマーク、改善する
- AIの品質、安全性、性能を継続的に監視する自動評価パイプラインを構築する
- データサイエンティストや任務アナリストと協力し、研究プロトタイプを指揮部門向けの本番AI能力へと展開する
- 安全フィルター、ポリシー適用、承認ゲートなどのガバナンス制御をエージェント型ワークフローに追加する
- 将来再利用できるよう、モデルとエージェントのアーキテクチャおよび評価結果を文書化する
- 新たなLLM、エージェント、AIツールを評価し、最新かつ適応性の高い指揮能力を維持する
応募要件
- 有効なTS/SCIクリアランスとポリグラフ検査の合格
- 認定機関で取得したコンピューターサイエンス、データサイエンス、または関連分野の学士号。追加の4年の経験で学位要件を代替可能
- エンジニアリング関連分野で少なくとも10年の経験
- AIおよび機械学習アプリケーション開発における高度なPythonスキル
- 本番LLMまたはエージェントベースシステムの構築・統合経験
- 検索拡張生成、ベクトルデータベース、プロンプトまたはコンテキストエンジニアリングの経験
- 変化の速い任務環境で競合する優先事項のバランスを取り、運用上のリスクを早期にエスカレーションできる能力
- 修士号および少なくとも8年の関連経験があれば尚可
- 国防総省のサイバー作戦または類似の任務環境を支援した経験
- LangGraph、Agno、またはNVIDIA NeMo Agent Toolkitの経験
- NVIDIA NIM、vLLM、Ollama、LiteLLMなどのモデル推論またはサービングプラットフォームの経験
- MCPまたは同等のツールブローカーおよび統合標準の経験
- AI評価フレームワーク、モデルベンチマーク、ログ・メトリクス・トレースによるオブザーバビリティの経験
- 国防総省のAIまたはサイバー任務環境を支援した経験
福利厚生
- 医療保険
- 歯科保険
- 眼科保険
- 生命保険
- 短期障害補償
- 長期障害補償
- 401(k)マッチング
- フレキシブル支出口座
- 従業員支援プログラム
- 研修・授業料補助
- 有給休暇
- 有給祝日
- 専門的な成長・能力開発の機会
- 機会均等雇用主