人工智能软件工程师
在博思艾伦汉密尔顿为政府及关键任务系统构建端到端人工智能与机器学习解决方案。 开发全栈应用、DevSecOps 流水线和数字工程能力。
描述
- 开发并交付端到端人工智能与机器学习解决方案。
- 创建以用户为中心的工具，提升组织效率并支持决策。
- 升级由人工智能驱动的数字工程能力。
- 在解决方案设计中考虑更广泛的生态系统、运行环境、未来功能和计划中的增强内容。
- 运用先进的原理、理论和概念开发创新解决方案。
- 拓展在大语言模型框架、DevSecOps 和全栈开发方面的专业知识。
- 采用敏捷等方法设计、调整、开发、编写和实施软件应用。
- 使用 GitHub Actions 等 DevSecOps 工具创建并维护 CI/CD 流水线。
- 参与运用先进生物识别技术和人工智能进行身份验证。
- 根据岗位需要与同事及客户协作。
任职要求
- 具备采用敏捷等方法设计、修改、开发、编写和实施软件应用的经验。
- 具备全栈大语言模型解决方案经验。
- 具备大语言模型推理引擎相关经验。
- 具备使用 Cursor 或其他 AI 辅助编码工具的经验。
- 具备全栈开发经验，包括 RESTful API、Node.js、JavaScript 或 React。
- 了解敏捷方法以及 GitHub Actions 等 DevSecOps 工具。
- 能够获得 Secret 级安全许可。
- 拥有学士学位。
- 入选者将接受安全调查，并可能需要满足访问机密信息的资格要求。
- 具备在软件或数字工程项目中实施和使用模型上下文协议（MCP）的经验。
- 具备为政府或关键任务系统（包括美国国防部系统）开展系统工程分析的经验。
- 具备使用 Cameo、MagicDraw、SparxEA、DOORS 和 IBM Rhapsody 等基于模型的系统工程（MBSE）工具的经验。
- 具备开发 MagicDraw 插件及管理 Teamwork Cloud 的经验。
- 具备使用 MATLAB、STK、ModelCenter 或 TeamCenter 的经验。
- 具备使用 AWS、Azure 或 GCP 的经验。
- 具备测试软件产品并执行 QA/QC 的经验。
- 具备使用 vLLM 和 llama.cpp 等大语言模型推理引擎的经验。
- 硕士学位优先。
- 拥有 OCSMP、ASEP、GCP、Azure、AWS 或 Security+ 等行业认证者优先。
- 除非明确获准，否则面试回答不得使用 AI 工具辅助。
福利待遇
- 医疗保险。
- 人寿保险。
- 伤残保险。
- 财务福利。
- 退休福利。
- 带薪休假。
- 专业发展机会。
- 学费资助。
- 工作与生活支持项目。
- 受抚养人照护。
- 认可奖励计划。
- 身份验证与欺诈预防流程。
- 面试和评估期间须开启摄像头。
- 定期每周工作至少 20 小时的全职员工有资格享受福利。