Senior Machine Learning Engineer, Public Sector

Вознаграждение (Базовый оклад для этой должности на полный рабочий день в Вашингтоне, округ Колумбия составляет:): 235 200 – 294 000 долларов США в год

Цель старшего инженера по машинному обучению в Scale — определить, как мы применяем генеративный ИИ, агентный ИИ, компьютерное зрение и обучение с подкреплением для решения критически важных задач в производственной среде. Старшим инженерам по машинному обучению в Scale поручают задачи, для которых еще не существует установленного подхода; они предлагают архитектуру, создают ее при поддержке других инженеров и несут ответственность за ее работоспособность в средах, от которых зависят наши клиенты. Наша команда Public Sector Machine Learning занимается внедрением передовых моделей в критически важные государственные системы через такие продукты, как Donovan и Thunderforge. Наша работа охватывает несколько модальностей, при этом основной упор делается на агентные системы, основанные на больших языковых моделях. Мы разрабатываем агентов, решающих сложные операционные задачи и задачи планирования для государственных партнеров: фреймворки агентов, которые интегрируют пользовательские конвейеры поиска и производственные API, системы управления памятью и контекстом, которые сохраняют состояние при выполнении длительных задач, геопространственный анализ карт и пространственных данных, а также инструменты оценки, которые сравнивают и совершенствуют поведение агентов. Мы также применяем обучение с подкреплением в отдельных областях, где оно оправдывает затраты, а наша работа в области компьютерного зрения способствует повышению эффективности оценки, маркировки и обучения мультимодальных моделей в поддержку оборонных приложений. В качестве старшего инженера по машинному обучению вы будете отвечать за разработку области возможностей — окончательное решение об использовании шаблонов в вашей команде и ответственность за то, чтобы эти шаблоны работали в реальных условиях: в закрытых средах, с ограниченными вычислительными ресурсами и требованиями к корректности, которые не подлежат изменению. Вы будете: Отвечать за разработку и внедрение возможностей агентов от начала до конца — архитектуру, реализацию и оценку, доказывающую их работоспособность. Определять совершенно новые шаблоны в проблемных областях без установленного подхода, предлагать их команде в целом и руководить работой по их созданию. Брать новейшие модели, разработанные внутри компании и сообществом, и внедрять их в производство для решения проблем наших клиентов и исполнителей. Улучшать и поддерживать производственные модели и агентов путем переобучения, настройки гиперпараметров и обновления архитектуры, сохраняя при этом основные характеристики производительности. Создавать эталонные тесты на уровне агентов, LLM-судей и верификаторов — и использовать их для улучшения производительности, а не просто для отчета о ней. Сотрудничать с командами по продуктам и исследованиям для определения масштаба и формирования инициатив с высоким уровнем воздействия, в том числе для предстоящих продуктовых линеек. Создавать масштабируемую инфраструктуру машинного обучения для автоматизации и оптимизации наших ML-сервисов. Работать напрямую с государственными пользователями и экспертами, а также преобразовывать полученные знания в технические направления. Выступать в качестве усилителя и основного рецензента для вашей команды, наставничать как минимум одного инженера, а также быть основным контактным лицом для вашего менеджера по вопросам осуществимости. Четко сообщать о технических компромиссах нетехническим заинтересованным сторонам. Рассматривать безопасность и соответствие требованиям как ограничения проектирования, вокруг которых нужно инженерить, а не как препятствия, которые нужно обходить. Выступать в качестве кросс-функционального представителя и защитника методов машинного обучения в инженерных и продуктовых организациях. Будьте готовы быстро осваивать новые технологии и управлять множеством приоритетов в быстро меняющейся среде. Готовы к редким командировкам (примерно 10%) для взаимодействия с клиентами и удовлетворения потребностей команды. Эта должность потребует наличия действующего допуска TS. В идеале у вас должны быть: 5+ лет опыта разработки и внедрения прикладных ML-систем в производственной среде. Обширный опыт работы с GenAI, Agentic AI, обработкой естественного языка, глубоким обучением и глубоким обучением с подкреплением или компьютерным зрением в производственной среде. Опыт самостоятельного принятия архитектурных решений и защиты компромиссов, стоящих за ними — не просто реализации предложенного вам дизайна. Опыт внедрения агентных систем с реальным производственным трафиком и строгой оценкой, а не прототипов или демонстраций. Прочные знания в области алгоритмов, структур данных и объектно-ориентированного программирования. Отличные навыки программирования на Python, опыт работы с PyTorch или TensorFlow. Опыт наставничества или рецензирования работы других инженеров. Желательно: Выпускная степень в области компьютерных наук, машинного обучения или специализации по искусственному интеллекту. Опыт работы с облачными платформами (например, AWS или GCP) и внедрения моделей машинного обучения в облачных средах. Опыт работы с компьютерным зрением, генеративными моделями ИИ, большими языковыми моделями или агентными системами. Знакомство с фреймворками оценки ML и дизайном агентных моделей. Опыт внедрения ML в закрытых, изолированных от сети или средах уровня IL5+. Опыт работы с геопространственными данными или GEOINT. Опыт оптимизации инференса. Опыт дообучения: SFT, RL или эмбеддинг-моделей. Компенсационные пакеты в Scale для соответствующих должностей включают базовую зарплату, акции и льготы. Диапазон, указанный в каждом объявлении о вакансии, отражает минимальный и максимальный целевой уровень зарплаты для новых сотрудников на данной должности и может включать несколько карьерных уровней в Scale; он будет определяться в процессе собеседования в зависимости от места работы и дополнительных факторов, включая навыки, опыт, квалификацию, результаты собеседования, а также соответствующее образование или обучение. Сотрудникам Scale на соответствующих должностях также предоставляется вознаграждение в виде акций, при условии одобрения Советом директоров. Ваш рекрутер может предоставить более подробную информацию о конкретном диапазоне заработной платы для вашего предпочтительного местоположения в процессе найма и подтвердить, будет ли данная должность давать право на получение акций. Вы также получите льготы, включая, но не ограничиваясь: комплексное медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование, пенсионные льготы, стипендию на обучение и развитие, а также щедрый оплачиваемый отпуск. Кроме того, эта должность может быть eligible для получения дополнительных льгот, таких как стипендия на проезд. Базовый оклад для этой должности на полный рабочий день в Вашингтоне, округ Колумбия составляет: 235 200–294 000 долларов США ПОЖАЛУЙСТА, ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ: Наша политика требует 90-дневный период ожидания перед повторным рассмотрением кандидатов на ту же должность. Это позволяет нам обеспечить справедливую и тщательную оценку всех соискателей. О нас: В Scale наша миссия — разрабатывать надежные системы искусственного интеллекта для принятия наиболее важных решений в мире. Наши продукты предоставляют высококачественные данные и комплексные технологии, которые обеспечивают работу ведущих мировых моделей и помогают предприятиям и правительствам создавать, внедрять и контролировать приложения ИИ, приносящие реальную пользу. Мы тесно сотрудничаем с лидерами отрасли, такими как Meta, Ernst & Young, Mayo Clinic, Time Inc., правительством Катара и государственными учреждениями США, включая Армию и ВВС. Мы расширяем нашу команду для ускорения разработки приложений ИИ. Мы считаем, что каждый должен иметь возможность быть самим собой на работе, поэтому мы гордимся тем, что являемся инклюзивным рабочим местом, предоставляющим равные возможности. Мы стремимся к равному трудоустройству независимо от расы, цвета кожи, родословной, религии, пола, национального происхождения, сексуальной ориентации, возраста, гражданства, семейного положения, инвалидности, гендерной идентичности или статуса ветерана. Мы стремимся работать и предоставлять разумные приспособления заявителям с физическими и психическими заболеваниями. Если вам нужна помощь и/или разумное приспособление в процессе подачи заявления или найма из-за инвалидности, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу контакт рекрутера. Дополнительную информацию можно найти в брошюре Министерства труда США «Знайте свои права». Мы соблюдаем Положение о прозрачности оплаты труда Министерства труда США. ПОЖАЛУЙСТА, ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ: Мы собираем, храним и используем персональные данные для наших профессиональных деловых целей, включая уведомление вас о вакансиях, которые могут вас заинтересовать, и передачу нашим аффилированным лицам. Мы ограничиваем собираемые персональные данные теми, которые, по нашему мнению, являются подходящими и необходимыми для управления потребностями заявителей, предоставления наших услуг и соблюдения применимых законов. Любая информация, которую мы собираем в связи с вашим заявлением, будет обрабатываться в соответствии с нашими внутренними политиками и программами, разработанными для защиты персональных данных. Дополнительную информацию можно найти в нашей политике конфиденциальности.