Vereinigte Staaten
B&A
CFD Research Corporation
Senior AI/ML Engineer (TS/SCI)
Vereinigte Staaten
Dayton, Ohio, United States
PythonJavaAWSGCPDockerKubernetesRust
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Über CFD Research
Seit seiner Gründung im Jahr 1987 liefert CFD Research innovative Technologielösungen in den Branchen Luft- und Raumfahrt & Verteidigung, Biomedizin & Biowissenschaften, Nachrichtendienste & Sensorik sowie Energie & Materialien. CFD Research hat zahlreiche nationale Auszeichnungen für die erfolgreiche Anwendung und Kommerzialisierung innovativer Prototypen von Komponenten/Systemtechnologien, Multi-Physik-Simulationssoftware, multidisziplinären Analysen und Experten-Supportleistungen erhalten. Mit Hauptsitz in Huntsville, Alabama, wo sich Laboratorien und die Unternehmenszentrale befinden, verfügt CFD Research auch über Büro- und Laboratorien in Dayton, Ohio, Prototypen-Test- und Evaluierungseinrichtungen in Hollywood, Alabama, und Büroräume in Fort Walton Beach, Florida. CFD Research ist ein nach ISO9001:AS9100D registriertes Unternehmen und ist für Dienstleistungen auf CMMI Level II eingestuft. CFD Research ist ein 100% ESOP (mitarbeitergeführtes Unternehmen) und wurde in der Inc. Magazine's Inc5000 in vier der letzten fünf Jahre als Top-Wachstumsunternehmen ausgezeichnet. Erfahren Sie mehr unter cfd-research.com
CFD Research sucht einen erfahrenen AI/ML Engineer, der fortschrittliche Lösungen für künstliche Intelligenz und machine learning entwickelt, baut und implementiert, um Missionssysteme zu modernisieren und die Entscheidungsfindung im gesamten nationalen Sicherheitsökosystem zu beschleunigen. Der Kandidat wird End-to-End-Beiträge leisten – von der Datenverarbeitung über die Modellentwicklung und MLOps bis hin zur Integration skalierbarer KI-Fähigkeiten in operative Umgebungen.
Die Arbeit wird tiefgreifende Erfahrungen mit ML-basiertem NLP, LLMs und generativer KI, Computer Vision sowie modernen Software-Engineering-Praktiken nutzen, die mit den KI/ML-Engineering-Rollendefinitionen des Unternehmens übereinstimmen. Wir legen Wert auf First-Principles-Reasoning und physikalisch interpretierbare Modelle. Daher sind Erfahrungen in der Entwicklung von Hybridsystemen, die kalibrierte Sensormodelle, deterministische Algorithmen, probabilistische Inferenz und gelernte Komponenten kombinieren, besonders wünschenswert. Kandidaten sollten motiviert sein, Systeme zu entwickeln, die wissenschaftlich erklärbar, empirisch validiert und in der Lage sind, robust in synthetischen und realen Sensorumgebungen zu operieren. Sie werden eng mit funktionsübergreifenden Ingenieurteams, Missions-SMEs und Produktteams zusammenarbeiten, um produktionsreife Systeme zu liefern, die mit den KI-Modernisierungsansätzen von Booz Allen übereinstimmen.
- Entwerfen, Entwickeln und Implementieren von KI/ML-Modellen – einschließlich NLP, LLM-basierten Pipelines, deep learning-Architekturen und Computer Vision-Modellen – die auf die Missionsanforderungen abgestimmt sind
- Aufbau und Optimierung skalierbarer Datenpipelines zur Unterstützung des Trainings, der Evaluierung und der kontinuierlichen Verbesserung von Modellen
- Entwicklung von End-to-End-Produktionssystemen, einschließlich Microservices, APIs, Automatisierungs-Frameworks und Cloud-nativen oder Edge-bereitgestellten KI-Diensten
- Integration von KI/ML-Fähigkeiten in operative Umgebungen unter Berücksichtigung von Sicherheit, Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und Leistung
- Durchführung von Modelloptimierung, Tuning, Versionierung und A/B-Tests, um eine robuste Missionswirkung sicherzustellen
- Anwendung moderner Software-Engineering-Muster (Python, Java, Scala, Rust; Microservices; verteilte Systeme) im Einklang mit den KI/ML-Engineering-Frameworks von Booz Allen
- Zusammenarbeit mit multidisziplinären Teams zur Identifizierung von Missionsbedürfnissen, Erfassung von Anforderungen und Definition technischer Ansätze
- Erstellung technischer Dokumentationen, Mitwirkung an Design-Reviews und Unterstützung von Akkreditierungs-/Sicherheitsprozessen in klassifizierten Umgebungen
Grundlegende Qualifikationen
- Der Kandidat muss eine AKTIVE TS/SCI-Sicherheitsfreigabe besitzen, um berücksichtigt zu werden.
- Erfahrung in der GPU-Programmierung, einschließlich CUDA oder RAPIDs
- Erfahrung mit AWS und Containerisierung von Modellen in einer klassifizierten Umgebung
- Erfahrung mit LLM-Orchestrierung, RAG-Pipelines, Grounding oder Halluzinations-Mitigations-Workflows
- Erfahrung mit MLOps-Plattformen, verteiltes Training oder Hybrid-Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP)
- Vertrautheit mit automatisierten Testwerkzeugen und Modellbewertungs-Frameworks
- Master-Abschluss in Informatik, KI/ML-Engineering, Data Science oder einem verwandten MINT-Fach
- Branchenzertifizierungen in KI/ML, Cloud oder Lösungsarchitektur
- 5+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung von machine learning-Modellen (wie: NLP/LLM, CV, deep learning, generative KI, Reinforcement Learning oder andere verwandte)
- 5+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung von KI/ML-Fähigkeiten für den Betrieb in einem Microservice-Stack
- Erfahrung in der Entwicklung oder Wartung von produktionsreifen APIs, Microservices oder verteilten Systemen
- Erfahrung mit Datenverarbeitungs-Frameworks und wissenschaftlichen Computing-Bibliotheken (wie: NumPy, Pandas, PyTorch, TensorFlow oder scikit-learn)
- Erfahrung im Entwurf, der Konfiguration oder der Bereitstellung von Softwaresystemen in operativen Umgebungen
- Erfahrung mit CI/CD-Tools, Quellcodeverwaltung (wie GitLab) und Containerisierungstechnologien (wie: Docker, Podman oder Kubernetes)
- US-Staatsbürgerschaft ist ERFORDERLICH.
- Bachelor-Abschluss in einem verwandten MINT-Fach
Gewünschte Qualifikationen
- Erfahrung in der GPU-Programmierung, einschließlich CUDA oder RAPIDs
- Erfahrung mit AWS und Containerisierung von Modellen in einer klassifizierten Umgebung
- Erfahrung mit LLM-Orchestrierung, RAG-Pipelines, Grounding oder Halluzinations-Mitigations-Workflows
- Erfahrung mit MLOps-Plattformen, verteiltes Training oder Hybrid-Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP)
- Vertrautheit mit automatisierten Testwerkzeugen und Modellbewertungs-Frameworks
- Master-Abschluss in Informatik, KI/ML-Engineering, Data Science oder einem verwandten MINT-Fach
- Branchenzertifizierungen in KI/ML, Cloud oder Lösungsarchitektur
- TS/SCI-Freigabe und Bereitschaft zur Ablegung eines Polygraph-Tests
Standort: Diese Stelle ist im Raum Dayton, OH, angesiedelt und findet zu 100% vor Ort statt.
CFD Research ist ein EO-Arbeitgeber – Veteranen/Behinderte und andere geschützte Kategorien
Leistungen
CFD Research bietet wettbewerbsfähige Gehälter und exzellente Mitarbeiterleistungen, einschließlich eines Arbeitgeber-bezuschussten 401(k) und eines Employee Stock Ownership Plan (ESOP). CFD Research bietet unseren Vollzeit-Mitarbeiter-Eigentümern ein hochgradig wettbewerbsfähiges Versicherungspaket, einschließlich Kranken-, Augen- und Zahnversicherung. Darüber hinaus bieten wir bezahlte Freistellung durch das Unternehmen, Ausgleichszeit, Elternzeit, Langzeit- und Kurzzeitinvaliditätsversicherung, Unfalltod- und Verstümmelungsversicherung sowie Lebensversicherung. Teilzeit- und befristete Mitarbeiter-Eigentümer können je nach Beschäftigungsstatus teilweise oder reduzierte Leistungen und Urlaubszeiten erhalten. Leistungsbeurteilungen finden zweimal jährlich statt und jährliche Gehaltserhöhungen basieren auf Unternehmenszielen, persönlicher Entwicklung, Leistung und herausragenden Erfolgen. Darüber hinaus werden Gruppen- und Einzelboni für außergewöhnliche Leistungen vergeben.
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