Accenture Federal Services предоставляет технологические и консультационные услуги федеральному правительству США. Будучи частью Accenture, компания работает в сферах консалтинга, обороны и логистики, помогая федеральным ведомствам решать сложные операционные задачи и выполнять задачи, связанные с их миссиями, с помощью облачных технологий, кибербезопасности, работы с данными и искусственного интеллекта, цифровой инженерии и других передовых технологий. Компания разрабатывает защищённые масштабируемые цифровые системы, применяет аналитику на основе данных для повышения качества решений и модернизирует государственную инфраструктуру. Кроме того, она использует научно-исследовательские разработки и человекоцентричный дизайн для поддержки устойчивой и эффективной работы организаций государственного сектора.
Инженер по ИИ/МО — удалённо в Вирджинии
Проектируйте и внедряйте решения Vertex AI и генеративного ИИ для федеральных агентств США. Создавайте производственные конвейеры машинного обучения, интеллектуальных агентов и безопасные облачные архитектуры с надлежащим управлением.
Описание
- Работайте с заинтересованными сторонами, чтобы определять варианты использования ИИ и машинного обучения и преобразовывать бизнес-требования в технические решения
- Проектируйте, разрабатывайте, дообучайте и оценивайте модели машинного обучения и генеративного ИИ с использованием Vertex AI, Gemini, LLM, RAG, эмбеддингов, глубокого обучения и инструментов с открытым исходным кодом
- Создавайте полные конвейеры машинного обучения для загрузки данных, разработки признаков, оркестрации, а также CI/CD моделей и промптов
- Внедряйте масштабируемые модели и агентов, контролируя мониторинг, обнаружение дрейфа и устранение проблем в рабочей среде
- Сотрудничайте с командами инженеров данных для разработки надёжных архитектур данных с использованием BigQuery, Dataflow, Pub/Sub и Feature Store
- Применяйте практики ответственного ИИ, безопасности, управления и соответствия требованиям, включая IAM, шифрование и аудит
- Координируйте работу с владельцами продуктов, платформенными командами, специалистами DevOps/SRE и младшими инженерами для создания надёжных систем ИИ
- Проводите эксперименты, создавайте прототипы, выполняйте исследовательский анализ, настраивайте гиперпараметры и документируйте конвейеры и рабочие процессы
Требования
- Гражданство США и право на получение допуска Public Trust
- От 3–6 лет или более опыта в инженерии машинного обучения, анализе данных или разработке ИИ
- Не менее 3 лет опыта руководства техническими командами для достижения определённых целей и результатов
- Опыт создания и внедрения технических стандартов, систем и процессов в облачных и локальных средах
- Подтверждённая компетентность в разработке технологических стратегий и принятии технических решений
- Опыт предоставления технических рекомендаций и поддержки для соблюдения стандартов и политик
- Опыт работы с возможностями Google Storage, включая контроль доступа, версионирование, шифрование, управление жизненным циклом, ведение журналов, резервное копирование, статические файлы, рабочие процессы машинного обучения, Storage Transfer Service, Cloud Storage, Cloud Storage for Firebase, Filestore, Google Workspace Essentials, Local SSD и Persistent Disk
- Владение Python и SQL
- Опыт работы с TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Transformers, дообучением LLM и архитектурами RAG
- Опыт работы с Vertex AI, Gemini APIs, BigQuery, Cloud Storage, KMS и IAM
- Опыт работы с Vertex AI Pipelines, Dataflow, Pub/Sub и Feature Store
- Опыт работы с Vertex AI Search, ИИ-агентами, решениями RAG или векторными базами данных, такими как Vertex Vector Search, Pinecone или Milvus
- Опыт развёртывания рабочих нагрузок ИИ с использованием Kubernetes или микросервисных архитектур
- Профессиональная сертификация Google Cloud по направлениям Machine Learning Engineer, Data Engineer или Cloud Architect
- Практический опыт работы с Vertex AI, Gemini APIs или сопоставимыми облачными платформами ИИ и машинного обучения
- Продвинутые навыки разработки на Python и знакомство с фреймворками машинного обучения
- Глубокое знание LLM, эмбеддингов, векторного поиска и методов генеративного ИИ
- Разрешение работать в США без текущего или будущего спонсорства визы
- Желательно: знания в области ответственного ИИ, снижения предвзятости и интерпретируемости моделей
- Желательно: знакомство с операционными сервисами GCP, такими как IAM, KMS, Logging/Monitoring, VPC и Cloud Storage
- Желательно: знакомство с аналогами AWS или Azure и сторонними инструментами безопасности, наблюдаемости или DevOps
- Желательно: степень магистра и опыт работы в федеральных или регулируемых отраслях
Преимущества
- Поддерживающая и ориентированная на сотрудничество рабочая среда
- Практический опыт участия в проектах
- Возможности получения профессиональных сертификатов
- Обучение с отраслевой специализацией
- Широкий пакет льгот
- Разумные условия для людей с инвалидностью или соблюдения религиозных обрядов во время найма и работы