Vereinigte Staaten
Esri
CoVar
Machine Learning Engineer
Vereinigte Staaten
McLean, Virginia, United States
PythonDocker
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Über die Rolle
Machine Learning Engineer
Wir suchen einen erfahrenen ML-Ingenieur (Technical Lead) mit tiefgreifender praktischer Expertise in machine learning und Computer Vision, der auch DoD-fokussierte Programme leiten, Kundenbeziehungen pflegen, zur Geschäftsentwicklung beitragen und im Laufe der Zeit ein lokales Ingenieurteam in McLean aufbauen und verwalten kann. Sie werden die technische End-to-End-Bereitstellung leiten – von den Daten bis zur Implementierung – und gleichzeitig als primärer technischer Ansprechpartner für unsere Kunden fungieren.
Diese Rolle ist ideal für jemanden, der gerne produktionsreife ML-Systeme entwickelt, Ingenieure betreut und komplexe technische Arbeiten in überzeugende Kundenergebnisse umwandelt.
Warum diese Rolle wichtig ist
Sie werden eine Schlüsselrolle als technischer Leiter in unserem Büro in McLean spielen – die technische Ausrichtung bestimmen, ein lokales Team aufbauen und sicherstellen, dass unsere DoD-Partner spürbare Auswirkungen von KI/ML-Lösungen für ihre Missionen erzielen. Wenn Sie in Umgebungen mit hoher Wirkung gedeihen, in denen Sie sowohl aufbauen als auch führen können, würden wir uns freuen, mit Ihnen zu sprechen.
Standort: McLean, VA (Hybrid); gelegentliche Reisen nach Durham, NC und zu Kundenstandorten
Besuchen Sie uns: covar.com
Über CoVar
CoVar ist ein kleines KI/ML-F&E-Softwareunternehmen mit Niederlassungen in Durham, NC und McLean, VA, das künstliche Intelligenz zur Lösung wichtiger Probleme einsetzt. Unsere Teams entwickeln KI/ML-Lösungen, die das Verteidigungsministerium (DoD) beim Aufspüren von Feinden und Bedrohungen unterstützen, biomedizinische Forscher bei der Suche nach neuen Heilmitteln unterstützen und die Überwachung von Maschinen zur Verhinderung von Verletzungen und Umweltkatastrophen ermöglichen. Wir sind leidenschaftliche Ingenieure, die sich dafür einsetzen, die Grenzen dessen, was KI/ML in der realen Welt leisten kann, zu erweitern.
Was Sie tun werden
- Programme End-to-End leiten: Anforderungen definieren, technische Strategie und Meilensteine festlegen, Ressourcenplanung, Risikomanagement und Lieferung von Ergebnissen für DoD-fokussierte ML/CV-Projekte.
- Kundenbeziehungen pflegen: Technische Diskussionen, Anforderungsermittlung, Demos, regelmäßige Besprechungen und Präsentationen mit leitenden Stakeholdern durchführen; Feedback in klare Roadmaps umwandeln.
- Tiefgreifende praktische Erfahrung (50–70%):
- Datenpipelines erstellen, CV-Modelle trainieren/evaluieren und Produktionscode schreiben.
- Erkennungs-/Segmentierungs-/Tracking-Modelle und benutzerdefinierte Computer-Vision-Pipelines entwerfen, trainieren und optimieren; unausgeglichene Daten, Domain Shift und reale Einschränkungen handhaben.
- Modelle in die Produktion (typischerweise am Edge) deployen, für die Überwachung instrumentieren und mit CI/CD iterieren.
- Zur Geschäftsentwicklung beitragen: Technische Abschnitte von Vorschlägen/Whitepapern schreiben, bei der Erstellung von Erfassungsstrategien helfen, Aufwandsschätzungen liefern und Prototypen präsentieren.
- Kommunizieren und veröffentlichen: Ergebnisse an hochrangige DoD- und Industriekunden präsentieren; technische Berichte verfassen; neuartige Arbeiten in klassifizierten/nicht klassifizierten Umgebungen veröffentlichen, falls zutreffend.
Mindestanforderungen
- Erfahrung: 5+ Jahre Erfahrung in der Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von machine learning-Systemen in der Produktion (8+ bevorzugt). Starke Erfolgsbilanz in der technischen Leitung komplexer Projekte.
- ML/CV-Expertise:
- Tiefes Verständnis der ML-Grundlagen (z. B. Gradientenabstieg, Kreuzvalidierung, ROC/PR-Kurven, Konfusionsmatrizen, mAP).
- Computer-Vision-Erfahrung mit modernen Architekturen (z. B. YOLO-Familie, CenterNet, RetinaNet, Detectron2, ViTs, Segmentierungsnetzwerke), Augmentierungsstrategien und Evaluierung.
- Erfahrung mit Datenkuratierungs-/Annotation-Workflows und Qualitätskontrolle von Datensätzen.
- Softwareentwicklung: Python (NumPy, scipy, pandas/polars), PyTorch (bevorzugt) oder TensorFlow, git, CI/CD-Pipelines, automatisiertes Testen und Praktiken zur Codequalität.
- MLOps & Deployment: Experiment-Tracking, Docker, ONNX/TensorRT, Bereitstellung von Inferenzdiensten am Edge (z. B. NVIDIA Jetson).
- Kommunikation & Führung: Exzellente technische Kommunikation, Erfahrung im Kundenkontakt und nachgewiesene Fähigkeit, funktionsübergreifende Bemühungen zu leiten.
- Ausbildung: B.S. in Ingenieurwesen, Mathematik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet; M.S./Ph.D. bevorzugt.
- Freigabe: Berechtigung für eine US-Sicherheitsfreigabe. Dies erfordert die US-Staatsbürgerschaft.
Bevorzugte Qualifikationen (Bonus)
- Vorerfahrung mit Projekten des Verteidigungsministeriums (Department of Defense), einschließlich Präsentationen vor leitenden Stakeholdern und Navigation von DoD-Beschaffungsprozessen.
- Aktive Secret- oder TS/SCI-Freigabe; Erfahrung in klassifizierten Umgebungen.
- Erfahrung in der Leitung oder Betreuung von Ingenieuren; Beitrag zu Einstellungen und Leistungsentwicklung.
- Erfahrung mit der Erstellung von Angeboten (SBIR/STTR, RFPs), der Verfassung technischer Bände und Live-Demos.
- Erfahrung mit Multi-Sensor-Fusion, Signalverarbeitung, Tracking, Generierung synthetischer Daten, Domain-Adaption oder Semi-/Active Learning für datenbegrenzte Umgebungen.
- Vertrautheit mit Edge-Hardware-Optimierung und Performance-Profiling.
- Open-Source-Beiträge, Veröffentlichungen oder Patente im Bereich ML/CV.
Leistungen
- Wettbewerbsfähiges Gehalt, Barbonus, Aktienoptionen und 401k mit Arbeitgeberbeiträgen
- Exzellente Krankenversicherung, einschließlich Zahn- und Sehkraftplänen
- Elternzeit
- Kurz- und langfristige Invaliditätsversicherung
- Lebensversicherung
- Flexible Arbeitszeiten
- Studiengebührenerstattung
- PTO und bezahlte Feiertage
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