Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
RRackner
Лорел, Соединенные Штаты4 месяца назад
AI/ML Engineer — Generative AI Mission Systems Location: Mainly remote within the United States, with onsite collaboration in Laurel, Maryland, typically one day approximately every six weeks for team-wide sprint planning. Clearance: Active final DoD Secret clearance required This position supports a pending contract opportunity and is contingent upon contract award, with an anticipated start in November 2026. Build Applied AI for Secure Mission Software Help turn generative-AI concepts into dependable capabilities used within secure mission-planning and decision-support software. At Rackner, you will integrate large language models, retrieval-augmented generation, agentic AI, prompt-engineering workflows, and inference pipelines into an established software application supporting a high-impact national-security mission. You will work across AI, software engineering, cybersecurity, DevSecOps, and customer technical teams to move capabilities beyond standalone demonstrations and into practical application workflows. This role offers the opportunity to deepen your applied-AI experience, influence how emerging capabilities are designed and evaluated, and contribute to software where reliability, security, and mission usefulness matter. This is a primarily remote role within the United States. Work will be performed using customer-provided systems, with virtual collaboration across the engineering team. Any classified work will be completed onsite at the customer location. What You’ll Do Design, develop, test, and integrate AI-enabled software capabilities. Build and integrate LLM-enabled capabilities into secure application workflows. Develop or integrate retrieval-augmented generation capabilities. Develop and support agentic-AI components and multi-step workflows. Design and refine prompts, system instructions, and supporting AI workflows. Build and maintain inference pipelines. Connect AI capabilities with existing backend services and decision-support processes. Evaluate AI outputs for grounding, reliability, accuracy, relevance, and mission usefulness. Develop tests for AI-enabled functionality and support broader integration testing. Demonstrate working prototypes and incorporate technical and user feedback. Document AI designs, workflows, limitations, evaluation results, and implementation decisions. Participate in code reviews, technical reviews, and security-remediation activities. Collaborate with software engineers, security professionals, DevSecOps teams, and customer stakeholders. What You Bring A master’s degree or Ph.D. in Artificial Intelligence, Machine Learning, Computer Science, or a related field, along with demonstrated experience working on or developing AI/ML capabilities. At least four years of relevant AI/ML experience that includes work with large language models, retrieval-augmented generation, and prompt engineering. Hands-on experience integrating LLM-enabled software and RAG capabilities into applications or workflows. Developing or supporting agentic-AI capabilities and multi-step AI workflows. Designing, building, or supporting inference pipelines. Ability to evaluate AI-enabled capabilities and clearly document findings, design decisions, and results. Testing and documenting AI-enabled software capabilities. Ability to clearly explain your personal technical ownership and contributions. Strong collaboration and technical-communication skills. Preferred Background Experience with several of the following can strengthen your fit: Moving AI capabilities beyond coursework, personal projects, or demonstrations into operational software workflows. Evaluating grounding, reliability, output quality, hallucinations, or other limitations of AI-enabled systems. Integrating AI services with backend APIs or established software applications. Secure software-development lifecycle and DevSecOps practices. OpenShift, Kubernetes, CI/CD, or containerized application delivery. Secure, restricted, disconnected, on-premises, or classified development environments. Defense, government, aerospace, mission-planning, or other regulated environments. Collaboration with software-engineering, cybersecurity, platform, and customer-facing technical teams. Why Rackner At Rackner, you will have the opportunity to build technology that supports critical defense and public-sector missions. You will work on more than isolated AI experiments or prompt-engineering tasks. This role combines hands-on LLM integration, retrieval and agentic-AI development, secure software delivery, and close collaboration across AI, software, cybersecurity, DevSecOps, and mission-focused teams. Rackner has delivered more than $30 million in recent federal awards and supports mission-critical work across defense, civilian, and public-sector environments. We are looking for an applied AI engineer who can build on that momentum by turning emerging generative-AI capabilities into secure, dependable software with meaningful mission impact. Benefits & Professional Growth Competitive compensation Company-supported certifications aligned with current and future program work 401(k) with 100% company match up to 6% Medical, dental, vision, life, and disability coverage Paid time off and company holidays Remote-work support and home-office equipment plan Fitness and wellness reimbursement Weekly pay schedule Professional-development and future growth opportunities Apply If you are an AI/ML engineer who wants to move beyond standalone prototypes and help integrate LLM, RAG, and agentic-AI capabilities into secure mission software, we would like to hear from you.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 136 000 до 163 000
Грейд
Middle
Опыт работы
от 4 лет
Формат работы
Удалённо
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Инженер по ИИ/МО — Системы Генеративного ИИ для Миссий Помощь в преобразовании концепций генеративного ИИ в надежные возможности, используемые в безопасном программном обеспечении для планирования миссий и поддержки принятия решений. В Rackner вы будете интегрировать большие языковые модели, генерацию с дополненным поиском, агентный ИИ, рабочие процессы инжиниринга промптов и конвейеры вывода в установленное программное обеспечение, поддерживающее высокоэффективную миссию национальной безопасности. Вы будете работать с командами ИИ, разработки программного обеспечения, кибербезопасности, DevSecOps и техническими командами заказчика, чтобы вывести возможности за рамки отдельных демонстраций и интегрировать их в практические рабочие процессы. Эта роль предлагает возможность углубить ваш опыт в области прикладного ИИ, повлиять на проектирование и оценку новых возможностей, а также внести вклад в разработку программного обеспечения, где надежность, безопасность и полезность для миссии имеют значение. Это преимущественно удаленная позиция в пределах США. Работа будет выполняться с использованием систем, предоставленных заказчиком, с виртуальным взаимодействием внутри команды инженеров. Любая работа с секретной информацией будет выполняться на месте у заказчика. В Rackner у вас будет возможность создавать технологии, поддерживающие критически важные оборонные и государственные миссии. Вы будете работать над чем-то большим, чем изолированные эксперименты с ИИ или задачи инжиниринга промптов. Эта роль сочетает в себе практическую интеграцию LLM, разработку агентного ИИ и RAG, безопасную доставку программного обеспечения и тесное сотрудничество с командами ИИ, разработки ПО, кибербезопасности, DevSecOps и ориентированными на миссию. Rackner предоставила более 30 миллионов долларов в рамках недавних федеральных контрактов и поддерживает критически важную работу в оборонном, гражданском и государственном секторах. Мы ищем инженера по прикладному ИИ, который сможет использовать этот импульс, превращая новые возможности генеративного ИИ в безопасное, надежное программное обеспечение со значительным влиянием на миссию.
Разрабатывать, создавать, тестировать и интегрировать программные возможности на основе ИИ. Создавать и интегрировать возможности на основе LLM в безопасные рабочие процессы приложений. Разрабатывать или интегрировать возможности генерации с дополненным поиском. Разрабатывать и поддерживать компоненты агентного ИИ и многошаговые рабочие процессы. Разрабатывать и уточнять промпты, системные инструкции и поддерживающие рабочие процессы ИИ. Создавать и поддерживать конвейеры вывода. Связывать возможности ИИ с существующими серверными службами и процессами поддержки принятия решений. Оценивать выходные данные ИИ на предмет привязки, надежности, точности, релевантности и полезности для миссии. Разрабатывать тесты для функциональности на основе ИИ и поддерживать более широкое интеграционное тестирование. Демонстрировать рабочие прототипы и учитывать техническую обратную связь от пользователей. Документировать проекты ИИ, рабочие процессы, ограничения, результаты оценки и решения по реализации. Участвовать в обзорах кода, технических обзорах и мероприятиях по устранению уязвимостей безопасности. Сотрудничать с инженерами-программистами, специалистами по безопасности, командами DevSecOps и заинтересованными сторонами заказчика.
Допуск: Требуется действующий финальный допуск Министерства Обороны США уровня "Секрет" Магистерская степень или степень Ph.D. в области искусственного интеллекта, машинного обучения, компьютерных наук или смежной области, а также подтвержденный опыт работы над возможностями ИИ/МО или их разработки. Минимум четыре года соответствующего опыта в области ИИ/МО, который включает работу с большими языковыми моделями, генерацию с дополненным поиском и инжиниринг промптов. Практический опыт интеграции программного обеспечения на основе LLM и возможностей RAG в приложения или рабочие процессы. Разработка или поддержка возможностей агентного ИИ и многошаговых рабочих процессов ИИ. Разработка, создание или поддержка конвейеров вывода. Способность оценивать возможности на основе ИИ и четко документировать выводы, проектные решения и результаты. Тестирование и документирование программных возможностей на основе ИИ. Способность четко объяснять свою личную техническую ответственность и вклад. Сильные навыки сотрудничества и технической коммуникации.
Опыт работы с несколькими из следующих направлений может усилить вашу кандидатуру: Перевод возможностей ИИ за пределы учебных курсов, личных проектов или демонстраций в рабочие процессы операционного программного обеспечения. Оценка привязки, надежности, качества выходных данных, галлюцинаций или других ограничений систем на основе ИИ. Интеграция сервисов ИИ с серверными API или установленными программными приложениями. Жизненный цикл безопасной разработки программного обеспечения и практики DevSecOps. OpenShift, Kubernetes, CI/CD или доставка контейнеризированных приложений. Безопасные, ограниченные, изолированные, локальные или секретные среды разработки. Оборонная, государственная, аэрокосмическая, планирование миссий или другие регулируемые среды. Сотрудничество с командами разработки программного обеспечения, кибербезопасности, платформы и клиентскими техническими командами.
Местоположение: Преимущественно удаленно в пределах США, с возможностью личного присутствия для совместной работы в Лорел, Мэриленд, обычно один день примерно каждые шесть недель для планирования спринта всей команды. Конкурентная заработная плата Сертификации, поддерживаемые компанией и соответствующие текущим и будущим рабочим программам 401(k) со 100% совпадением от компании до 6% Медицинское, стоматологическое, офтальмологическое страхование, страхование жизни и от нетрудоспособности Оплачиваемый отпуск и государственные праздники Поддержка удаленной работы и план оборудования для домашнего офиса Компенсация расходов на фитнес и оздоровление Еженедельная выплата зарплаты Возможности профессионального развития и карьерного роста