Ardent Principles, Inc.

27.10.2026

Machine Learning Engineer

Vereinigte Staaten

United States

PythonSQL

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Über die Stelle

Machine Learning Engineer

Wir suchen einen erfahrenen Machine Learning Engineer zur Unterstützung bei der Entwicklung, Feinabstimmung, Validierung und Bereitstellung fortschrittlicher machine learning- und Large Language Model (LLM)-Lösungen. Der ideale Kandidat verfügt über praktische Erfahrung mit deep learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder Keras, Fachkenntnisse im Versuchsdesign und der Modellevaluierung sowie die Fähigkeit, GPU-basierte Rechenumgebungen zur Leistungsoptimierung zu nutzen. Erfahrung im RAG-Testing ist zwingend erforderlich.

Leidenschaftliche Integrität, angetrieben von Exzellenz

Wir bieten mehr als nur eine Stelle – wir bieten einen Arbeitsplatz, der sich Exzellenz, Integrität und missionsorientierter Wirkung verschrieben hat. Unsere Mission ist es, als Brücke zwischen zufriedenen Kunden und erfüllten Mitarbeitern zu fungieren und sicherzustellen, dass Ihre Arbeit und Ihr Wohlbefinden unsere oberste Priorität sind, denn Ihre Zufriedenheit führt zum Erfolg unserer Kunden.

Begleiten Sie uns, während wir weiterhin die Zukunft sicherer, wirkungsvoller Lösungen gestalten.

Was wir Ihnen bieten

Abteilung: Datenanalyse und Technologiedienstleistungen

Anstellungsart: Vollzeit

Standort: McLean, VA

Vergütung: $130,000 - $260,000 / Jahr

STANDORT: Vollzeit vor Ort in Northern Virginia

LEVEL: SME

ZEITPLAN: Dies ist eine Vollzeitstelle, bei der von den Beratern erwartet wird, dass sie während der Kernarbeitszeiten vor Ort in Northern Virginia verfügbar sind und arbeiten.

Bereit für den nächsten Schritt in Ihrer Karriere? Werden Sie Teil eines Teams, das sich dafür einsetzt, durch Technologie positive Veränderungen voranzutreiben. Bewerben Sie sich jetzt mit unserem einfachen, mobilfreundlichen Erstbewerbungsprozess, der nur 3 Minuten dauert. Ihre Zukunft beginnt hier!

Beschreibung

ERFORDERLICH: Aktive TS/SCI-Sicherheitsfreigabe mit Full Scope Polygraph

Erfahrung im RAG-Testing ist zwingend erforderlich

Wer wir sind

Wir bieten fortschrittliche Dienstleistungen in den Bereichen Data Science, Data Engineering, Software Engineering, KI-Lösungen, Cybersicherheit, Personalvermittlung und IT-Programmmanagement.

Hauptverantwortlichkeiten

In dieser herausfordernden und lohnenden Rolle sind Sie ein wesentlicher Bestandteil dessen, was die Mission unseres Unternehmens zum Leben erweckt. Sie müssen über die folgenden erforderlichen Fähigkeiten, Zertifizierungen und nachgewiesenen Erfahrungen in und/oder mit den folgenden Bereichen verfügen:

Feinabstimmung neuronaler Netze, wie z. B. LLMs, auf benutzerdefinierten Datensätzen und Anwendung der Ergebnisse auf spezifische Anwendungsfälle.

Berufliche oder akademische Erfahrung in der Entwicklung von Modellen und Ensembles im KI/ML-Bereich, einschließlich der Auswahl der besten Python-Bibliotheken für eine bestimmte Aufgabe, der Auswahl geeigneter Vorverarbeitungsschritte, der Durchführung von Analysen und der Bewertung der Modellleistung.

Berufliche oder akademische Erfahrung in der Verwendung von Python oder R.

Berufliche oder akademische Erfahrung mit deep learning-Frameworks wie PyTorch, Tensorflow oder Keras. (Wichtige Erfahrung)

Berufliche oder akademische Erfahrung und Kenntnisse in SQL, einschließlich der Verwendung von Common Table Expressions, Mengenoperationen, Aggregatfunktionen und verschachtelten Unterabfragen.

Berufliche oder akademische Erfahrung mit Versionskontrollsystemen wie Github und Jenkins.

Nutzung von GPUs für beschleunigtes Computing. (Wichtige Erfahrung)

Berufliche oder akademische Erfahrung beim Testen, Bewerten oder Validieren der Leistung von KI-Systemen (mit Schwerpunkt auf LLM-basierten Systemen). (Wichtige Erfahrung)

Berufliche oder akademische Erfahrung im Versuchsdesign und der Durchführung von Tests zur Überprüfung der Leistung von LLMs anhand eines Benchmarks. (Wichtige Erfahrung)

Sehr erwünschte Qualifikationen

Weitere Fähigkeiten, nachgewiesene Erfahrungen und Zertifizierungen, die sehr erwünscht, aber nicht zwingend erforderlich sind, um die Arbeit auszuführen, umfassen:

Berufliche oder akademische Erfahrung mit der HuggingFace Transformers-Bibliothek und dem Hub.

Berufliche oder akademische Erfahrung in der Entwicklung von Benchmarks zur Messung der LLM-Leistung. (Wichtige Erfahrung)

Entwicklung und Architektur im Bereich Cloud Computing.

Arbeit mit front-end-Webentwicklungs-Frameworks wie Flask.

Erstellung von machine learning-Modellen zur Textklassifizierung und Themenmodellierung in Python unter Verwendung von Standard-machine learning- (SciKit Learn-) oder deep learning-Modellen.

Entwicklung von Anwendungen für semantische Suche.

Berufliche oder akademische Erfahrung und Kenntnisse in Tableau zur Erstellung von Visualisierungen und Dashboards.

Akademische oder berufliche Erfahrung in der Kommunikation methodischer Entscheidungen und Modellergebnisse.

Arbeit mit Verifizierungs- und Validierungstestumgebungen.

Arbeit mit Explainable AI (XAI)-Techniken.

Arbeit mit ONNX (Open Neural Net Exchange).

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Über die Stelle

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