États-Unis
The MITRE Corporation
ManpowerGroup WorkMyWay
R00349886 - Sciences Computationnelles IA/ML CL10/9 - À distance (US)
États-Unis
Wisconsin, United States
PythonJavaSQLC++
Traduction automatique. Consultez l’original.
DESCRIPTION DU POSTE & EXIGENCES
Le Travail
Il s'agit d'une opportunité à temps plein, principalement à distance, W-2.
Les candidats doivent être ouverts et capables de voyager en fonction des exigences du client et du projet.
Veuillez noter : aucun parrainage n'est disponible pour ce poste.
INFORMATIONS GÉNÉRALES
Client Accenture
Catégorie d'emploi Technologies de l'information et services
Ville Basé à distance aux États-Unis
État Wisconsin
Style de travail À distance
- Formuler des problèmes du monde réel en solutions IA et Machine Learning pratiques, efficaces et évolutives
- Développer et implémenter des algorithmes, modèles et systèmes computationnels de machine learning ; concevoir et construire des pipelines de données évolutifs pour supporter l'entraînement de modèles et la production avec DevOps & MLOps
- Personnaliser et appliquer des modèles de Deep Learning et d'IA générative pour divers cas d'utilisation en fonction des besoins de l'entreprise, de la disponibilité des données, des exigences du système et de l'infrastructure - y compris les appareils périphériques et le HPC
- S'engager dans la recherche et le développement de nouveaux algorithmes, modèles et simulations d'IA et de calcul haute performance, ainsi que leurs applications pour résoudre des problèmes commerciaux complexes sur les sites clients
- Travailler avec des ensembles de données à grande échelle et utiliser des techniques de prétraitement de données pour garantir une entrée de haute qualité pour l'entraînement et la production
- Implémenter et maintenir des mécanismes efficaces de stockage et de récupération de données pour les modèles et les connaissances en utilisant les outils appropriés
- Justifier la valeur des approches de modèles dans les problèmes commerciaux
- Collaborer avec des équipes des côtés métier et technique, y compris les utilisateurs, les représentants des cas d'utilisation, les propriétaires métier, les ingénieurs, les architectes et les concepteurs d'interface utilisateur, pour atteindre les objectifs de projet de bout en bout et l'intégration en production
Qualification de Base (Requise)
- Licence ou équivalent
- Minimum de 3 ans d'expérience en tant qu'ingénieur ou scientifique en machine learning, déployant des modèles en production à grande échelle, y compris la surveillance, l'alerte, le dépôt automatique de bugs et l'audit.
- Minimum de 3 ans d'expérience dans l'application des fondements théoriques de l'informatique, y compris l'architecture des systèmes informatiques, l'ingénierie des systèmes et la programmation
- Minimum de 1 ans d'expérience dans les systèmes et architectures informatiques distribués, pouvant inclure le big data, le calcul haute performance, les simulations d'ingénierie, le calcul scientifique, le cloud computing, les réseaux distribués
- Minimum de 1 ans d'expérience dans la construction et le déploiement de logiciels basés sur l'IA/ML dans un environnement cloud.
Qualification Souhaitée
- Maîtrise de Python et des frameworks IA/ML basés sur python et familiarité avec les bibliothèques et frameworks pertinents (par exemple, TensorFlow, PyTorch).
- Expérience de travail avec des modèles de langage comme les APIs de LLM et optimisation de leur utilisation pour des applications spécifiques.
- Expérience avec les langages de programmation suivants : Python, C++, Java, R, SQL
- Solides compétences en communication écrite et verbale et capacité à communiquer des concepts techniques complexes à des parties prenantes non techniques
- Solides compétences relationnelles clients dans un environnement de conseil
- Solides compétences interfonctionnelles avec la capacité de collaborer avec une variété d'équipes internes et côté client
- Esprit d'entreprise avec une curiosité et une passion pour les technologies émergentes et la conduite de l'innovation
- Master ou Doctorat dans un domaine connexe préféré (informatique, ingénierie, etc.)
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