Kanada
Global Relay
ICAO
Senior AI Engineer, ICT
Kanada
Montreal, Quebec, Canada
PythonSQLC#
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Organisatorischer Rahmen
Die Internationale Zivilluftfahrtorganisation (ICAO) legt internationale Standards und empfohlene Verfahren (SARPs) für Flugsicherheit, Flugnavigation, Sicherheit und Umweltschutz fest. In diesem Sinne ist ICAO eine wissensbasierte Organisation, die sich mit der Entwicklung von geistigem Eigentum befasst.
Das Bureau of Administration and Services (ADB) spielt eine führende Rolle bei der effektiven und effizienten administrativen Verwaltung der Organisation, indem es die Bereitstellung hochwertiger physischer und personeller Ressourcen sicherstellt, höchste Standards für Arbeitsethik und Verhalten anwendet und ergebnisorientierte Managementfähigkeiten und -instrumente einsetzt, um die Organisation bei der Umsetzung ihrer strategischen Ziele zu unterstützen und so allen Interessengruppen der weltweiten Luftfahrtgemeinschaft zu dienen.
Die Abteilung Information Management Services (IMS) ist verantwortlich für die Planung, Entwicklung und Umsetzung der Informationsmanagement- und Digitaltechnologiestrategie der Organisation, die Festlegung gemeinsamer ICT-Standards sowie die Ermöglichung sicherer, zuverlässiger und innovativer digitaler Dienste in der Zentrale und den Regionalbüros.
Innerhalb von IMS unterstützt der Senior AI Engineer das Design, die Entwicklung, die Bereitstellung und die kontinuierliche Verbesserung der KI-Lösungen der Organisation, mit einem Schwerpunkt auf generativer KI, Retrieval-Augmented Generation und Multi-Agenten-Systemen, die auf Microsoft Azure und .NET basieren. Die Rolle trägt zur verantwortungsvollen Einführung von KI im Einklang mit der Unternehmensarchitektur, dem Daten-Governance-Rahmen, Datenschutz-, Cybersicherheits- und ethischen Anforderungen der Organisation bei.
Der Stelleninhaber arbeitet unter der technischen Leitung des AI Architecture Focal Point, der die Lösungsarchitektur und technische Standards festlegt, technische Prioritäten zuweist und Ergebnisse überprüft, sowie unter der administrativen Aufsicht des zuständigen Business Applications Lead. Der Stelleninhaber arbeitet eng mit Entwicklern, Geschäftsbereichsverantwortlichen sowie Stakeholdern aus den Bereichen Cybersicherheit und Datenmanagement zusammen.
Hauptaufgaben und Verantwortlichkeiten
Funktion 1 (inkl. erwarteter Ergebnisse)
Entwicklung und Verbesserung von KI-Unternehmenslösungen, wobei folgende Ergebnisse erzielt werden:
- Implementierung von KI-Lösungen gemäß den vom AI Architecture Focal Point definierten Architekturen, technischen Spezifikationen und Standards.
- Design, Entwicklung und Optimierung von generativen KI-Lösungen in C#/.NET, einschließlich Retrieval-Augmented Generation, KI-Agenten und Multi-Agenten-Workflows unter Verwendung von Microsoft Azure KI-Diensten, wobei Python für unterstützende Tools, Prototyping und Evaluierung eingesetzt wird, wo dies angemessen ist.
- Entwicklung wiederverwendbarer Komponenten, application programming interfaces und Integrationsmuster für Unternehmensplattformen und Datenquellen.
- Vergleich von Modellen, Prompts, Abrufstrategien und Konfigurationsoptionen hinsichtlich Genauigkeit, Kosten, Leistung und Wartbarkeit sowie Präsentation der Ergebnisse zur Unterstützung technischer Entscheidungen.
- Anwendung etablierter Praktiken für Programmierung, Dokumentation, Tests und Versionskontrolle.
- Bereitstellung von Prototypen und produktionsreifen Erweiterungen, die die genehmigten funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen erfüllen.
Funktion 2 (inkl. erwarteter Ergebnisse)
Stärkung der Qualität und Zuverlässigkeit von KI-Produktionsdiensten, wobei folgende Ergebnisse erzielt werden:
- Implementierung automatisierter Pipelines für das Testen und die Bereitstellung von KI-Anwendungen.
- Definition messbarer Qualitätskriterien und Durchführung systematischer Evaluierungen unter Verwendung von RAGAS oder gleichwertigen .NET-nativen Evaluierungs-Frameworks, die Treue, Antwortrelevanz, Kontextpräzision und -abruf, Latenz, Kosten und Nutzerergebnisse abdecken.
- Überwachung von Produktionslösungen auf Halluzinationen, Bias, Missbrauch, Sicherheitslücken und Leistungsabfall sowie Implementierung von Korrekturmaßnahmen.
- Anwendung von Anforderungen an Datenschutz, Zugriffskontrolle, Protokollierung, Revisionsfähigkeit, Resilienz und sichere Entwicklung während des gesamten KI-Lebenszyklus.
- Pflege technischer Dokumentationen, Evaluierungsnachweise, Betriebsabläufe und Materialien für die Übergabe an den Support.
- Unterstützung bei der Vorfallanalyse, Fehlerbehebung, Leistungsoptimierung und kontinuierlichen Verbesserung der bereitgestellten KI-Dienste.
Funktion 3 (inkl. erwarteter Ergebnisse)
Unterstützung verantwortungsvoller KI-Praktiken und technischer Bewertungen, wobei folgende Ergebnisse erzielt werden:
- Bewertung vorgeschlagener KI-Anwendungsfälle, Datensätze und Cloud-Dienste hinsichtlich Machbarkeit, Risiko und Eignung sowie Bereitstellung evidenzbasierter Empfehlungen an den AI Architecture Focal Point.
- Implementierung von Kontrollen für menschliche Aufsicht, Transparenz, Erklärbarkeit und Fairness in KI-Lösungen.
- Erläuterung von KI-Fähigkeiten, Einschränkungen, Risiken und Kompromissen gegenüber technischen und nicht-technischen Stakeholdern in klarer und praktischer Form.
- Aktuelle Kenntnis relevanter KI-Forschung, Standards, Regulierung und Industriepraktiken sowie Bewertung ihrer Anwendbarkeit auf die KI-Lösungen der Organisation.
Funktion 4 (inkl. erwarteter Ergebnisse)
Aufbau von Teamkapazitäten und Durchführung anderer damit verbundener Aufgaben, wobei folgende Ergebnisse erzielt werden:
- Zusammenarbeit mit Entwicklern, Analysten und multidisziplinären Teams, Teilnahme an Design- und Code-Reviews sowie Förderung des Wissensaustauschs und wiederverwendbarer Engineering-Praktiken.
- Entwicklung technischer Leitlinien und Demonstrationen, die eine informierte und verantwortungsvolle Nutzung von KI ermöglichen.
- Durchführung anderer damit verbundener Aufgaben nach Zuweisung.
Qualifikationen und Erfahrung
Ausbildung
Erforderlich
Ein erster Hochschulabschluss in Künstlicher Intelligenz, Informatik, Data Science, machine learning, Software Engineering, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Bereich in Kombination mit zusätzlicher qualifizierender Erfahrung.
Berufserfahrung
Erforderlich
- Mindestens acht (8) Jahre zunehmend verantwortungsvolle Erfahrung in Software Engineering, Data Science oder Künstlicher Intelligenz, einschließlich mindestens zwei (2) Jahren Erfahrung im Design und der Bereitstellung generativer KI-Lösungen in Produktionsumgebungen.
- Nachgewiesene Erfahrung mit generativer KI, Large Language Models, Prompt- und Kontext-Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Vektorsuche, KI-Agenten und systematischer Evaluierung, einschließlich RAG-Evaluierungs-Frameworks wie RAGAS oder gleichwertigen.
- Praktische Erfahrung mit Microsoft Azure Cloud- und KI-Diensten, Containerisierung, Quellcodeverwaltung, Continuous Integration und Deployment sowie Produktionsüberwachung.
- Fundierte Kenntnisse in C# und .NET für die Produktionsentwicklung von Unternehmensanwendungen und KI-Lösungen, einschließlich der Integration mit Azure KI-Diensten, APIs und SQL Server.
- Arbeitskenntnisse in Python für KI-Tools, Prototyping, Datenverarbeitung und Evaluierung, einschließlich RAGAS-basierter Evaluierungs-Pipelines.
- Erfahrung in der Integration von KI-Lösungen mit Unternehmensanwendungen, strukturierten und unstrukturierten Datenquellen, Identitätsdiensten und Sicherheitskontrollen.
- Fundierte Kenntnisse in Daten-Governance, Datenschutz, Cybersicherheit, verantwortungsvoller KI und den operativen Risiken, die mit probabilistischen Systemen verbunden sind.
- Nachgewiesene Fähigkeit, effektiv innerhalb eines technischen Teams unter etablierter architektonischer Leitung zu arbeiten und klar mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren.
- Erfahrung mit .NET KI-Orchestrierungs-Frameworks wie Semantic Kernel oder Microsoft Agent Framework.
Sprachen
Erforderlich
- Fließende Lese-, Schreib- und Sprechkenntnisse in Englisch.
Wünschenswert
- Höherer Hochschulabschluss (Master oder akademisch gleichwertig) in Künstlicher Intelligenz, Informatik, Data Science, machine learning, Software Engineering, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Bereich.
- Relevante berufliche Zertifizierung in Cloud-Architektur, KI-Engineering, machine learning, Data Engineering oder Informationssicherheit.
- Schulung oder Zertifizierung in verantwortungsvoller KI, Privacy Engineering, sicherer Softwareentwicklung oder Technologie-Governance.
- Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate.
Wünschenswert
- Arbeitskenntnisse in einer zweiten Sprache der Organisation (Arabisch, Chinesisch, Französisch, Russisch oder Spanisch).
Anstellungsbedingungen
Es ist zu beachten, dass diese Beratertätigkeit für einen anfänglichen Zeitraum von zwölf (12) Monaten mit der Möglichkeit einer Verlängerung zu besetzen ist.
Bitte beachten Sie, dass der Tagessatz für Band C zwischen $402 und $578 variiert.
Bewerbung
Interessierte Kandidaten müssen ein Online-Bewerbungsformular ausfüllen. Um sich zu bewerben, besuchen Sie bitte die E-Recruitment-Website von ICAO unter: careers.icao.int.
Bewerbungen müssen mindestens zwei KI-Produktionssysteme beschreiben, die der Kandidat bereitgestellt hat, einschließlich der Rolle des Kandidaten, der Lösungsarchitektur und der Art und Weise, wie die Qualität bewertet wurde.
Kandidaten in der engeren Wahl müssen eine technische Bewertung absolvieren, die die Entwicklung in C#/.NET sowie das Design und die Evaluierung von RAG-Lösungen abdeckt.
Hinweis für Kandidaten
ICAO erhebt KEINE Gebühren und fordert zu keinem Zeitpunkt des Auswahlverfahrens Geld von Kandidaten, noch befasst sich die Organisation mit Bankdaten von Bewerbern. Anfragen dieser Art, die angeblich im Namen von ICAO gestellt werden, sind betrügerisch und sollten ignoriert werden.
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