УРОВЕНЬ: Эксперт (SME) Мы ищем опытного инженера по машинному обучению для поддержки разработки, настройки, валидации и внедрения передовых решений в области машинного обучения и больших языковых моделей (LLM). Мы предлагаем передовые услуги в области науки о данных, инженерии данных, разработки программного обеспечения, решений в области ИИ, кибербезопасности, аугментации персонала и управления ИТ-проектами.

Страстная честность, стремление к совершенству Мы предлагаем больше, чем просто должность — мы предлагаем рабочее место, приверженное совершенству, честности и оказанию влияния на миссию. Наша миссия — служить связующим звеном между довольными клиентами и удовлетворенными сотрудниками, гарантируя, что ваша работа и благополучие являются нашими главными приоритетами, потому что ваше удовлетворение ведет к успеху наших клиентов. Присоединяйтесь к нам, и мы продолжим строить будущее безопасных, высокоэффективных решений.

В этой сложной, но полезной роли вы являетесь неотъемлемой частью того, что воплощает миссию нашей компании в жизнь. Присоединяйтесь к нам и станьте частью команды, стремящейся к позитивным изменениям посредством технологий.

ТРЕБОВАНИЯ: Действующая TS/SCI с полным полиграфом Идеальный кандидат должен иметь практический опыт работы с фреймворками глубокого обучения, такими как PyTorch, TensorFlow или Keras, обладать опытом в области экспериментального дизайна и оценки моделей, а также уметь использовать вычислительные среды на базе GPU для оптимизации производительности. Обязателен опыт тестирования RAG.

Вы должны обладать следующими обязательными навыками, сертификатами и продемонстрированным опытом в области и/или с:

Настройка нейронных сетей, таких как LLM, на пользовательских наборах данных и применение результатов для конкретных сценариев использования
Профессиональный или академический опыт разработки моделей и ансамблей в области ИИ/МО, включая выбор лучших библиотек Python для конкретной задачи, выбор соответствующих действий по предварительной обработке, проведение анализа и оценку производительности моделей
Профессиональный или академический опыт использования Python или R.
Профессиональный или академический опыт работы с фреймворками глубокого обучения, такими как PyTorch, Tensorflow или Keras. (Ключевой опыт)
Профессиональный или академический опыт и владение SQL, включая использование общих табличных выражений, операций над множествами, агрегатных функций и вложенных подзапросов
Профессиональный или академический опыт работы с системами контроля версий, такими как Github и Jenkins
Использование GPU для ускоренных вычислений. (Ключевой опыт)
Профессиональный или академический опыт в тестировании, оценке или валидации производительности систем ИИ (с акцентом на системы на базе LLM. (Ключевой опыт)
Профессиональный или академический опыт в области разработки и проведения экспериментов для тестирования производительности LLM по сравнению с эталоном. (Ключевой опыт)
Обязателен опыт тестирования RAG

Другие навыки, продемонстрированный опыт и сертификаты, которые высоко желательны, но не обязательны для выполнения работы, включают:

Профессиональный или академический опыт работы с библиотекой HuggingFace Transformers и хабом
Профессиональный или академический опыт в разработке эталонов для измерения производительности LLM. (Ключевой опыт)
Разработка и архитектура облачных вычислений
Работа с фреймворками разработки веб-интерфейсов, такими как Flask
Создание моделей машинного обучения, выполняющих классификацию текстов и тематическое моделирование в Python с использованием стандартных моделей машинного обучения (SciKit Learn) или глубокого обучения
Разработка приложений для семантического поиска
Профессиональный или академический опыт и владение Tableau для создания визуализаций и панелей управления
Академический или профессиональный опыт общения о методологических решениях и результатах моделей
Работа с тестовыми стендами верификации и валидации
Работа с методами объяснимого ИИ (XAI)
Работа с ONNX (Open Neural Net Exchange)

МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ: Полная занятость на месте в Северной Вирджинии Это полная занятость, консультанты должны быть доступны и работать на месте в Северной Вирджинии в основные рабочие часы.

REQUIRED : Active TS/SCI with Full Scope Polygraph LOCATION: Full-time onsite in Northern Virginia LEVEL : SME We are seeking an experienced Machine Learning Engineer to support the development, tuning, validation, and deployment of advanced machine learning and Large Language Model (LLM) solutions. The ideal candidate will possess hands-on experience with deep learning frameworks such as PyTorch, TensorFlow, or Keras, expertise in experimental design and model evaluation, and the ability to leverage GPU-based computing environments to optimize performance. Must have RAG testing experience.

Who We Are: We offer advanced services in data science, data engineering, software engineering, AI solutions, cybersecurity, staff augmentation, and IT program management.

Passionate Integrity, Driven by Excellence We provide more than a position—we offer a workplace committed to excellence, integrity, and mission-focused impact. Our mission is to act as a bridge between satisfied clients and fulfilled employees, ensuring that your job and well-being are our top priorities because your satisfaction leads to the success of our clients. Join us as we continue building the future of secure, high-impact solutions.

In this challenging yet rewarding role, you are an integral part of what brings our Company's mission to life. You must have the following required skills, certifications and demonstrated experience in and/or with:

Tuning neural networks, such as LLMs, on custom data sets and applying results to specific use cases.
Professional or academic experience developing models and ensembles in the AI/ML space, including selecting the best Python libraries for a given task, choosing appropriate pre-processing actions, performing analysis, and assessing model performance.
Professional or academic experience using Python or R.
Professional or academic experience with deep learning frameworks such as PyTorch, Tensorflow, or Keras. (Key experience)
Professional or academic experience and proficiency with SQL to include using common table expressions, set operations, aggregated functions and nested subqueries.
Professional or academic experience with version control systems such as Github and Jenkins.
Leveraging GPUs for accelerated computing. (Key experience)
Professional experience or academic experience in testing, evaluating, or validating the performance of AI systems (with a focus on LLM-based systems. (Key experience)
Professional or academic experience in experiment design and execution to test the performance of LLMs against a benchmark. (Key experience)
Must have RAG testing experience

Other skills, demonstrated experiences and certifications which are highly desired but not mandatory to perform the work, include:

Professional or academic experience with the HuggingFace Transformers library and hub.
Professional or academic experience in the development of benchmarks to measure LLM performance. (Key experience)
Cloud computing development and architecture.
Working with front-end web development frameworks such as Flask.
Creating machine learning models that conduct text classification and topic modeling in Python using standard machine learning (SciKit Learn-) or deep learning models.
Developing applications for semantic search.
Professional or academic experience and proficiency with Tableau to produce visualizations and dashboards.
Academic or professional experience communicating methodological choices and model results
Working with verification and validation test benches.
Working with Explainable AI (XAI) techniques.
Working with ONNX (Open Neural Net Exchange).

SCHEDULE: This is a full-time position with consultants expected to be available and working onsite in Northern Virginia during core hours.

Ready to take the next step in your career? Join us and be part of a team dedicated to driving positive change through technology. Apply now with our easy 3-minute, mobile-friendly initial application process. Your future starts here!

Настройка нейронных сетей, таких как LLM, на пользовательских наборах данных и применение результатов для конкретных сценариев использования
Профессиональный или академический опыт разработки моделей и ансамблей в области ИИ/МО, включая выбор лучших библиотек Python для конкретной задачи, выбор соответствующих действий по предварительной обработке, проведение анализа и оценку производительности моделей
Профессиональный или академический опыт использования Python или R.
Профессиональный или академический опыт работы с фреймворками глубокого обучения, такими как PyTorch, Tensorflow или Keras. (Ключевой опыт)
Профессиональный или академический опыт и владение SQL, включая использование общих табличных выражений, операций над множествами, агрегатных функций и вложенных подзапросов
Профессиональный или академический опыт работы с системами контроля версий, такими как Github и Jenkins
Использование GPU для ускоренных вычислений. (Ключевой опыт)
Профессиональный или академический опыт в тестировании, оценке или валидации производительности систем ИИ (с акцентом на системы на базе LLM. (Ключевой опыт)
Профессиональный или академический опыт в области разработки и проведения экспериментов для тестирования производительности LLM по сравнению с эталоном. (Ключевой опыт)
Обязателен опыт тестирования RAG

Профессиональный или академический опыт работы с библиотекой HuggingFace Transformers и хабом
Профессиональный или академический опыт в разработке эталонов для измерения производительности LLM. (Ключевой опыт)
Разработка и архитектура облачных вычислений
Работа с фреймворками разработки веб-интерфейсов, такими как Flask
Создание моделей машинного обучения, выполняющих классификацию текстов и тематическое моделирование в Python с использованием стандартных моделей машинного обучения (SciKit Learn) или глубокого обучения
Разработка приложений для семантического поиска
Профессиональный или академический опыт и владение Tableau для создания визуализаций и панелей управления
Академический или профессиональный опыт общения о методологических решениях и результатах моделей
Работа с тестовыми стендами верификации и валидации
Работа с методами объяснимого ИИ (XAI)
Работа с ONNX (Open Neural Net Exchange)

Who We Are: We offer advanced services in data science, data engineering, software engineering, AI solutions, cybersecurity, staff augmentation, and IT program management.

Tuning neural networks, such as LLMs, on custom data sets and applying results to specific use cases.
Professional or academic experience developing models and ensembles in the AI/ML space, including selecting the best Python libraries for a given task, choosing appropriate pre-processing actions, performing analysis, and assessing model performance.
Professional or academic experience using Python or R.
Professional or academic experience with deep learning frameworks such as PyTorch, Tensorflow, or Keras. (Key experience)
Professional or academic experience and proficiency with SQL to include using common table expressions, set operations, aggregated functions and nested subqueries.
Professional or academic experience with version control systems such as Github and Jenkins.
Leveraging GPUs for accelerated computing. (Key experience)
Professional experience or academic experience in testing, evaluating, or validating the performance of AI systems (with a focus on LLM-based systems. (Key experience)
Professional or academic experience in experiment design and execution to test the performance of LLMs against a benchmark. (Key experience)
Must have RAG testing experience

Other skills, demonstrated experiences and certifications which are highly desired but not mandatory to perform the work, include:

Professional or academic experience with the HuggingFace Transformers library and hub.
Professional or academic experience in the development of benchmarks to measure LLM performance. (Key experience)
Cloud computing development and architecture.
Working with front-end web development frameworks such as Flask.
Creating machine learning models that conduct text classification and topic modeling in Python using standard machine learning (SciKit Learn-) or deep learning models.
Developing applications for semantic search.
Professional or academic experience and proficiency with Tableau to produce visualizations and dashboards.
Academic or professional experience communicating methodological choices and model results
Working with verification and validation test benches.
Working with Explainable AI (XAI) techniques.
Working with ONNX (Open Neural Net Exchange).

SCHEDULE: This is a full-time position with consultants expected to be available and working onsite in Northern Virginia during core hours.

Детали

Сопроводительное письмо к вакансии

Описание

О вакансии

Требования

Условия

Подходит ли тебе эта вакансия?

Ключевые навыки

Оценка зарплаты

Похожие вакансии

Machine Learning Engineer

Senior AI Engineer / AI Engineer

Senior Machine Learning Engineer

Middle AI/ML Engineer

Senior AI / Machine Learning Engineer (Generative AI & LLMs)

ML Engineer (German)

AI Engineer

AI/ML Engineer (Sagacify)

Lead I - ML Engineering

AI engineer (UK)

Research Engineer, Machine Learning

AI/ML Engineer