Vereinigte Staaten
Nominal
Software Engineering Institute | Carnegie Mellon University
KI-Ingenieur - Mission Innovation Lab
Vereinigte Staaten
Pittsburgh, Pennsylvania, United States · Arlington, Virginia, United States
PythonJavaReactDockerKubernetesC++
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Überblick
In der SEI AI Division forschen wir im Bereich der angewandten künstlichen Intelligenz sowie zu den technischen Fragestellungen, die mit der praktischen Konzeption und Implementierung von KI-Technologien und -Systemen verbunden sind. Wir leiten derzeit eine gemeinschaftsweite Initiative zur Weiterentwicklung der Disziplin des AI Engineering für Verteidigung und nationale Sicherheit. Da unsere Kunden aus dem Regierungssektor KI und machine learning nutzen, um bahnbrechende Einsatzfähigkeiten bereitzustellen, werden wir:
- praxisnahe KI-Lösungen im Missionsmaßstab entwickeln, indem wir konkrete technische Probleme lösen
- Prozesse, Praktiken und Werkzeuge entdecken und definieren, um die Operationalisierung von KI für robuste, sichere, skalierbare und menschenzentrierte Einsatzfähigkeiten zu unterstützen
- unsere Kunden auf die besonderen Herausforderungen bei der Einführung, Bereitstellung, Nutzung und Wartung von KI-Funktionen vorbereiten
- aufkommende KI-Technologien und angrenzende Bereiche identifizieren und untersuchen, die die Technologielandschaft rasant verändern
Sind Sie kreativ, neugierig, energiegeladen, teamfähig, technologieorientiert und arbeiten hart? Haben Sie Interesse daran, durch Innovationen in Regierungsorganisationen und darüber hinaus etwas zu bewegen? Bewerben Sie sich bei unserem Team.
Als AI Engineer, der sich an der Schnittstelle zwischen Deep-Learning-Forschung und produktionsreifer Softwareentwicklung wohlfühlt, übersetzen Sie modernste KI-Konzepte in robuste Lösungen im Missionsmaßstab für die militärische Gemeinschaft. Sie arbeiten sicher mit großen Foundation Models wie GPT und LLaMA, entwerfen und implementieren agentische Workflows und wenden traditionelle ML-Forschung und -Entwicklung in Bereichen wie Natural Language Processing, Computer Vision, Zeitreihenprognosen und anderen prädiktiven Analysen an. Sie arbeiten eng mit leitenden Forschern, Softwareentwicklern und Regierungsauftraggebern zusammen, um Problemstellungen zu definieren, experimentelle Designs zu iterieren und sichere, zuverlässige KI-Funktionen zu liefern, die strengen Einsatzanforderungen entsprechen.
Das Mission Innovation Lab innerhalb der SEI AI Division arbeitet mit der Verteidigungs- und Sicherheitsgemeinschaft zusammen, um das in der KI „kürzlich Möglichgewordene“ in zuverlässige Einsatz- und militärische Fähigkeiten zu übersetzen.
Hauptaufgaben
- Konzeption, Entwicklung und Feinabstimmung einer Vielzahl von KI-Modellen.
- Entwurf autonomer Agenten und mehrstufiger Pipelines unter Verwendung von LangChain, ReAct, Tool-Calling oder benutzerdefinierter Orchestrierung; Einsatz des Model Context Protocol zur Verwaltung zustandsbehafteter Interaktionen.
- Aufbau von Retrieval-Augmented Generation Pipelines, die externe Wissensdatenbanken mit LLMs kombinieren, um die faktische Genauigkeit für militärische Anwendungen zu verbessern.
- Implementierung von End-to-End-Datenpipelines, ETL-Prozessen und Backend-Diensten (Python, C/C++, Java), die Daten für Modelle bereitstellen.
- Erstellung von CI/CD-Pipelines für Modelltraining, Validierung, containerisierte Bereitstellung (Docker/Kubernetes) und Sicherheitsscans; Pflege von Modellregistern, Monitoring und Versionskontrolle von Kontextprotokollen.
- Erstellung schneller Prototypen, Durchführung von Benchmarks und Durchführung von Robustheits- bzw. Adversarial-Tests in realistischen Umgebungen.
- Enge Zusammenarbeit mit leitenden ML-Ingenieuren, Softwareentwicklern und Regierungsauftraggebern; Mentoring von Junior-Mitarbeitern und Beitrag zu Design-Reviews und Dokumentationen.
- Aktuelle Kenntnisse über aufkommende LLM-Architekturen, agentische Paradigmen, PEFT/LoRA-Methoden und KI-Sicherheitstechniken; Überführung neuer Forschungsergebnisse in operative Fähigkeiten.
Erforderliche Qualifikationen
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Machine Learning, Statistik, angewandter Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet mit mindestens acht (8) Jahren einschlägiger Erfahrung oder ein Master-Abschluss in einem dieser Bereiche mit mindestens fünf (5) Jahren einschlägiger Erfahrung.
- Sie unterliegen einer Hintergrundüberprüfung und müssen in der Lage sein, eine aktive Sicherheitsfreigabe des Department of War (DoW) zu erhalten und aufrechtzuerhalten.
- Sie müssen bereit und in der Lage sein, 5 Tage pro Woche vor Ort in einem SEI-Büro in Pittsburgh, PA oder Arlington, VA zu arbeiten.
- Fundierte Kenntnisse in Python und mindestens einer kompilierten Sprache (C/C++ oder Java); Erfahrung mit REST/GraphQL APIs und Containerisierung.
- Starkes Verständnis der ML-Theorie (überwachtes, unüberwachtes, verstärkendes Lernen) und Bewertungsmetriken.
- Praktische Erfahrung in der Feinabstimmung von LLMs und der Verwendung von Frameworks wie Hugging Face Transformers, LangChain oder vergleichbaren Agenten-Tools.
- Vertrautheit mit dem Aufbau von RAG-Pipelines (Vektorspeicher, dichte/dünnbesetzte Retriever).
- Erfahrung in der Anwendung von PEFT/LoRA-Methoden (z. B. LoRA, Adapter) auf große Modelle.
- Verständnis von Model Context Protocols zur Verwaltung des Modellzustands über Interaktionen mit mehreren Durchläufen hinweg.
- Erfahrung im Aufbau von Bewertungs-Frameworks, Benchmarks oder Datenqualitätspipelines.
- Erfahrung mit TensorFlow, PyTorch oder JAX; Kenntnisse in Daten-Pipeline-Tools (Airflow, Prefect, Ray) sind von Vorteil.
- Kenntnisse von DevSecOps-Praktiken (CI/CD, GitOps, Container-Sicherheitsscans, Modellregister-Konzepte) sind wünschenswert.
Wissen, Fähigkeiten & Fertigkeiten
- Analytisches Denken: Komplexe KI-Probleme in handhabbare Komponenten zerlegen und schnell iterieren.
- Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten zur Dokumentation von Entwürfen und Präsentation von Ergebnissen vor technischen und nicht-technischen Stakeholdern.
- Nachgewiesene Teamfähigkeit: Zusammenarbeit in interdisziplinären Gruppen, Mentoring von Kollegen und Beitrag zu gemeinsamen Codebasen.
- Hohe Neugier und Eigenständigkeit: Proaktive Erkundung aufkommender Technologien und deren Integration in die Missionsarbeit.
Gewünschte Erfahrung
- Bereitstellung von LLM APIs (FastAPI, gRPC) im großen Maßstab unter Berücksichtigung von Latenz und Lastverteilung.
- Aufbau von Multi-Tool-Agenten, Planer-Ausführer-Schleifen oder Tool-Calling-Pipelines für komplexe Entscheidungsfindungen.
- Durchführung von Adversarial-Tests, Implementierung von Eingabesanitisierung und Beitrag zur KI-Sicherheitsforschung.
- Nutzung von GPU/TPU-Ressourcen, Mixed-Precision-Training und verteilten Trainings-Frameworks wie DeepSpeed oder ZeRO.
- Frühere Arbeit an KI-Projekten mit Fokus auf Verteidigung, Nachrichtendienste oder Regierung sowie Vertrautheit mit DoW-Beschaffungs- oder Compliance-Prozessen.
- Beitrag zu Open-Source-KI- und ML-Bibliotheken, agentischen Frameworks oder Kontextprotokoll-Implementierungen.
Standort
Arlington, VA, Pittsburgh, PA
Funktionsbereich
Software-/Anwendungsentwicklung/-technik
Art der Anstellung
Festangestellt – Regulär
Vollzeit/Teilzeit
Vollzeit
Vergütungsbasis
Gehalt
WEITERE INFORMATIONEN
- Bitte besuchen Sie „Why Carnegie Mellon cmu.edu/jobs/why-cmu/index.html”], um mehr darüber zu erfahren, wie Sie Teil einer Institution werden können, die Innovationen inspiriert, die die Welt verändern.
- Klicken Sie hier cmu.edu/jobs/benefits-at-a-glance/, um eine Übersicht der Mitarbeiterleistungen einzusehen.
- Die Carnegie Mellon University ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und sich für die Inklusion von Menschen mit Behinderungen und Veteranen einsetzt.
- Erklärung zur Zusicherung cmu.edu/policies/administrative-and-governance/statement-of-assurance.html
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