Estados Unidos
CONCEPT SOLUTIONS LLC
SAIC
Engenheiro(a) de Plataforma de IA/ML
RemotoEstados Unidos
Virginia, Estados Unidos
PythonAWSDockerTerraform
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Estamos buscando um(a) Engenheiro(a) de Plataforma de IA/ML altamente qualificado(a) para se juntar à nossa Equipe de Engenharia, apoiando programas de agências governamentais civis. Este não é um cargo para quem apenas constrói soluções de IA; é um cargo para quem constrói as plataformas que permitem que outros construam soluções de IA, em todos os paradigmas: ML tradicional, IA Generativa e IA de Agentes.
A visão é simples: as equipes de missão devem ser capazes de focar inteiramente em seus problemas e nas soluções que desejam construir, confiando que a plataforma subjacente cuida das ferramentas, infraestrutura, salvaguardas, governança, monitoramento e complexidade técnica. Essa plataforma é o que esta equipe constrói e opera. O(a) candidato(a) certo(a) encontra satisfação genuína em ser o multiplicador de força que torna todos ao seu redor mais capazes.
Damos as boas-vindas a engenheiros(as) de origens comerciais e federais. Se você construiu plataformas sérias de IA/ML na indústria e deseja aplicar essa experiência a problemas que importam em escala, em um ambiente regulamentado, em parceria com líderes de nuvem como AWS e Databricks, esta é a oportunidade. O cenário de IA/ML está evoluindo rapidamente, e nós acompanhamos: novas capacidades são avaliadas, integradas e entregues às equipes de missão em ritmo acelerado. O(a) candidato(a) certo(a) prospera nesse ambiente, se mantém à frente dele e impulsiona mudanças em vez de esperar por direção.
Igualmente importante é uma mentalidade de FDE (Field Delivery Engineer): parceria direta com clientes desde o conceito até a entrega, requisitos, especificações, design, implementação, produção. Um engenheiro(a), ciclo completo, concluído. Proativo(a) por padrão, trazendo soluções em vez de status, e conduzindo até a conclusão sem ser gerenciado(a) para isso.
Principais Responsabilidades
- Habilitar serviços de plataforma de IA/ML como uma oferta empresarial governada e multi-inquilino, incluindo integração de inquilinos, permissões, controles de acesso, ambientes de computação e salvaguardas de nível de serviço que abrangem ML tradicional, GenAI e IA de agentes.
- Habilitar blocos de construção de aplicações GenAI: acesso governado a modelos de ponta via camada de gateway de IA, infraestrutura RAG (bases de conhecimento, bancos de dados vetoriais, pipelines de incorporação), salvaguardas por inquilino, validação de aterramento e mecanismos de feedback para que os clientes possam construir aplicações GenAI em uma base confiável sem reinventar a infraestrutura.
- Habilitar padrões de IA de agentes: frameworks de orquestração, integração de ferramentas/API, gerenciamento de memória e estado, controles de 'human-in-the-loop' e salvaguardas de segurança para que os clientes possam construir e executar fluxos de trabalho baseados em agentes dentro do limite de governança da plataforma.
- Habilitar a operacionalização de ML tradicional: ambientes de treinamento governados, pipelines de implantação de modelos com controles TAI (viés, justiça, explicabilidade, cartões de modelo) e monitoramento de deriva e qualidade em toda a frota de modelos operacionalizados.
- Parceria com clientes do conceito à entrega: ser o(a) responsável pelo engajamento de ponta a ponta: requisitos, especificações, design de solução, implementação prática e entrega para produção. Sentar com as equipes de missão, entender seus problemas e ajudá-las a construir na plataforma.
- Avaliar e integrar rapidamente novas capacidades de plataforma: manter-se atualizado(a) com o cenário de IA/ML em evolução, avaliar novas ferramentas e serviços, e trazer os corretos para a oferta da plataforma em ritmo acelerado.
- Construir padrões de integração de plataforma e templates de IaC (Terraform, CloudFormation) com integração SSO, projetados para repetibilidade e portabilidade entre implantações.
- Desenvolver endpoints seguros de acesso a modelos e inferência baseados em API, consistentes com os padrões de governança e segurança.
- Documentar padrões reutilizáveis, frameworks e APIs; tudo o que for construído é um ponto de partida para a próxima implantação, não um item único.
Qualificações
- Bacharelado ou mestrado em ciência da computação, Machine Learning ou área relacionada.
- 5+ anos de experiência prática em engenharia de IA/ML, escrevendo código ativamente, construindo pipelines e arquitetando sistemas em ML tradicional, GenAI e/ou IA de agentes. A experiência prática deve ser atual; este não é um cargo para quem já deixou os dias de codificação para trás.
- Pensamento demonstrado em nível de plataforma: experiência em habilitar capacidades de IA/ML como um serviço gerenciado para uma equipe ou organização, não apenas construindo soluções autônomas (por exemplo, computação multi-inquilino governada, pipelines de implantação de modelos com salvaguardas, camadas de acesso GenAI, infraestrutura de orquestração de agentes).
- Forte proficiência em Python e experiência prática com bibliotecas centrais de IA/ML (PyTorch, TensorFlow, HuggingFace, LangChain ou equivalente).
- Experiência prática com plataformas de IA/ML baseadas em nuvem (Databricks, SageMaker ou equivalente): desenvolvimento de modelos, MLOps, governança de dados e operacionalização multi-inquilino.
- Experiência prática com frameworks GenAI e LLM: pipelines RAG, bancos de dados vetoriais, modelos de incorporação, engenharia de prompts e camadas de acesso a modelos governados.
- Fortes habilidades em IaC e engenharia de nuvem: Terraform, CloudFormation, serviços nativos da AWS, integração SSO empresarial e padrões de segurança em nuvem.
- Conhecimento de padrões federais de segurança e governança (FedRAMP, NIST 800-53, melhores práticas de isolamento de dados).
- Capacidade comprovada de trabalhar diretamente com clientes: traduzir declarações de problemas ambíguas em requisitos, especificações e soluções funcionais de ponta a ponta.
- Motivado(a) a trabalhar em ambientes regulamentados: confortável com requisitos de governança e padrões de segurança; vê isso como restrições para contornar com engenharia, não como bloqueios.
Habilidades Desejadas
- Experiência com frameworks de IA de agentes: orquestração multi-agente, uso de ferramentas, gerenciamento de memória/estado, design 'human-in-the-loop' e aplicação de limites de segurança.
- Familiaridade com padrões de gateway de IA (por exemplo, LiteLLM) para acesso centralizado e governado a LLM com backends de modelo intercambiáveis.
- Experiência com bancos de dados vetoriais (Pinecone, FAISS, Weaviate, Amazon OpenSearch Vector).
- Conhecimento prático de CI/CD e práticas de MLOps (MLflow, Git, Docker) e governança de dados em ambientes multi-inquilino.
- Experiência em ambientes federais, de saúde, serviços financeiros ou outros ambientes regulamentados onde governança e conformidade são preocupações de engenharia de primeira classe.
- Curiosidade e discernimento para avaliar novos LLMs, ferramentas GenAI de código aberto e frameworks de agentes, e trazer os corretos para um contexto de plataforma em ritmo acelerado.
SAIC® é uma integradora de missões de ponta focada em avançar o poder da tecnologia e da inovação para servir e proteger nosso mundo. Nosso robusto portfólio de ofertas nos mercados de defesa, espaço, inteligência e civil inclui soluções de ponta em TI de missão, TI empresarial, serviços de engenharia e serviços profissionais. Integramos tecnologia emergente, rápida e seguramente, em operações críticas de missão que modernizam e habilitam imperativos nacionais cruciais.
Somos aproximadamente 23,000 pessoas; impulsionados pela missão, unidos pelo propósito e inspirados por oportunidades. A SAIC é um Empregador de Oportunidades Iguais. Com sede em Reston, Virgínia, a SAIC tem receitas anuais de aproximadamente US$ 7.3 bilhões. Para mais informações, visite saic.com. Para notícias contínuas, visite nossa sala de imprensa.
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