AI Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

AI Model SME в команду Booz Allen: проектирование, оптимизация и эксплуатация AI/ML-моделей в cloud, edge и гибридных средах для mission-critical задач. Требуется допуск TS/SCI с полиграфом.

Задачи

• Проектировать, тестировать, оптимизировать и вводить в эксплуатацию модели в cloud, edge и гибридных средах
• Определять техническое направление для mission-critical AI-решений: выбор архитектур, построение пайплайнов деплоя, интеграция моделей с корпоративными и mission-системами
• Работать в тесной связке с data-инженерами, data scientist'ами, cloud- и network-архитекторами и партнёрами ISSE
• Оценивать новые AI/ML-фреймворки и направлять подходы к feature engineering
• Поддерживать циклы fine-tuning и retraining моделей
• Внедрять мониторинг для выявления дрейфа производительности

Требования

• Опыт работы с языками программирования, например Python или Rust
• Опыт разработки, обучения, валидации и деплоя AI/ML-моделей
• Опыт оптимизации AI/ML-моделей
• Знание требований к вычислениям, хранению и сети на этапах обучения, тюнинга и инференса
• Знание методов оценки моделей
• Умение проектировать и внедрять пайплайны деплоя моделей и MLOps-процессы
• Умение внедрять мониторинг дрейфа моделей, деградации производительности и операционных проблем
• Допуск TS/SCI с полиграфом
• Диплом HS или GED и 6+ лет опыта в data science или AI/ML-инженерии, либо степень бакалавра и 4+ года опыта

Условия

• Медицинские, life, disability, финансовые и пенсионные бенefits, оплачиваемый отпуск, профессиональное развитие, оплата обучения, work-life программы и уход за зависимыми
• Программа recognition awards
• Полная или частичная занятость от 20 часов в неделю даёт доступ к программам бенефитов
• Возможны удалённый, гибридный или офисный формат в зависимости от позиции
• Зарплата определяется с учётом локации, образования, навыков, компетенций и опыта

Навыки

• Python
• Rust
• AI
• ML
• MLOps
• feature engineering
• fine-tuning
• model monitoring
• distributed compute frameworks
• NIST AI RMF