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Accenture Federal Services
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ConsultoriaDefesaLogística
A Accenture Federal Services oferece serviços de tecnologia e consultoria ao governo federal dos Estados Unidos. Como parte da Accenture, a empresa atua nas áreas de consultoria, defesa e logística, ajudando agências federais a lidar com necessidades operacionais e de missão complexas por meio de nuvem, cibersegurança, dados e inteligência artificial, engenharia digital e outras tecnologias emergentes. Seu trabalho inclui desenvolver sistemas digitais seguros e escaláveis, aplicar insights baseados em dados para melhorar decisões e modernizar a infraestrutura governamental. A empresa também utiliza pesquisa e desenvolvimento e design centrado nas pessoas para apoiar operações resilientes e eficazes no setor público.
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Vagas da empresa

Engenheiro(a) de IA/ML – Trabalho remoto na Virgínia

Projetar e implementar soluções de Vertex AI e IA generativa para agências federais dos Estados Unidos. Criar pipelines de machine learning para produção, agentes inteligentes e arquiteturas de nuvem seguras e governadas.

USEstados UnidosVAVirgínia
$ 103.200 – $ 196.400 / ano
RemotoTempo integralPlenoSêniorIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de machine learning
AWSAzureBigQueryFirebaseGoogle Cloud PlatformKubernetesMicrosserviçosNuvemPythonPyTorchScikit-LearnSQLTensorFlow

Descrição

  • Trabalhar com as partes interessadas para definir casos de uso de IA e machine learning e transformar requisitos de negócio em soluções técnicas
  • Projetar, desenvolver, ajustar e avaliar modelos de machine learning e IA generativa usando Vertex AI, Gemini, LLMs, RAG, embeddings, deep learning e ferramentas de código aberto
  • Criar pipelines completos de machine learning para ingestão de dados, engenharia de atributos, orquestração e CI/CD de modelos e prompts
  • Implantar modelos e agentes escaláveis, supervisionando monitoramento, detecção de drift e resolução de problemas em produção
  • Colaborar com equipes de engenharia de dados para desenvolver arquiteturas de dados confiáveis usando BigQuery, Dataflow, Pub/Sub e Feature Store
  • Aplicar práticas de IA responsável, segurança, governança e conformidade, incluindo IAM, criptografia e auditoria
  • Coordenar-se com responsáveis pelo produto, equipes de plataforma, profissionais de DevOps/SRE e engenheiros juniores para entregar sistemas de IA confiáveis
  • Conduzir experimentos, protótipos, análises exploratórias, ajuste de hiperparâmetros e documentação de pipelines e fluxos de trabalho

Requisitos

  • Cidadania dos Estados Unidos e elegibilidade para obter autorização Public Trust
  • De 3 a 6 anos ou mais de experiência em engenharia de machine learning, ciência de dados ou desenvolvimento de IA
  • Pelo menos 3 anos de experiência liderando equipes técnicas em direção a objetivos e resultados definidos
  • Experiência na criação e implementação de padrões, sistemas e processos técnicos em ambientes de nuvem e locais
  • Experiência comprovada na recomendação de estratégias tecnológicas e na tomada de decisões técnicas
  • Experiência fornecendo orientação e suporte técnicos para manter a conformidade com padrões e políticas
  • Experiência com os recursos do Google Storage, incluindo controle de acesso, versionamento, criptografia, gerenciamento do ciclo de vida, registros, backups, arquivos estáticos, fluxos de trabalho de machine learning, Storage Transfer Service, Cloud Storage, Cloud Storage for Firebase, Filestore, Google Workspace Essentials, Local SSD e Persistent Disk
  • Proficiência em Python e SQL
  • Experiência com TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Transformers, ajuste fino de LLMs e arquiteturas RAG
  • Experiência com Vertex AI, APIs do Gemini, BigQuery, Cloud Storage, KMS e IAM
  • Experiência com Vertex AI Pipelines, Dataflow, Pub/Sub e Feature Store
  • Experiência com Vertex AI Search, agentes de IA, soluções RAG ou bancos de dados vetoriais como Vertex Vector Search, Pinecone ou Milvus
  • Experiência implantando cargas de trabalho de IA por meio de Kubernetes ou arquiteturas de microsserviços
  • Certificação Professional do Google Cloud em Machine Learning Engineer, Data Engineer ou Cloud Architect
  • Experiência prática com Vertex AI, APIs do Gemini ou plataformas de IA e machine learning em nuvem comparáveis
  • Habilidades avançadas de desenvolvimento em Python e familiaridade com frameworks de machine learning
  • Conhecimento sólido de LLMs, embeddings, busca vetorial e métodos de IA generativa
  • Autorização para trabalhar nos Estados Unidos sem patrocínio de visto atual ou futuro
  • Preferencial: conhecimento de IA responsável, mitigação de vieses e interpretabilidade de modelos
  • Preferencial: familiaridade com serviços operacionais do GCP, como IAM, KMS, Logging/Monitoring, VPC e Cloud Storage
  • Preferencial: experiência com equivalentes da AWS ou do Azure e ferramentas terceirizadas de segurança, observabilidade ou DevOps
  • Preferencial: mestrado e experiência em setores federais ou regulamentados

Benefícios

  • Ambiente de trabalho colaborativo e acolhedor
  • Experiência prática em projetos
  • Oportunidades de certificação profissional
  • Treinamento focado no setor
  • Ampla oferta de benefícios
  • Adaptações razoáveis para deficiências ou observâncias religiosas durante o recrutamento e o emprego

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