Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático / Personal Senior

Descripción

Resumen: SciTec busca un Ingeniero de Aprendizaje Automático experimentado para diseñar, desarrollar y optimizar modelos de aprendizaje automático (ML) para software de investigación y desarrollo (I+D) y entornos operativos dentro de un equipo de MLOps en crecimiento. Aspectos destacados: 1. Formar un nuevo equipo de MLOps y establecer las mejores prácticas en aprendizaje automático 2. Desarrollar enfoques avanzados de aprendizaje automático para problemas complejos del mundo real 3. Mentorizar a miembros junior del equipo y fomentar una cultura innovadora SciTec ha obtenido múltiples contratos gubernamentales y está ampliando su creativo equipo. SciTec, Inc. es una pequeña empresa dinámica cuya misión es ofrecer tecnologías avanzadas de procesamiento de datos de sensores y capacidades de instrumentación científica para apoyar la Seguridad Nacional y la Defensa. Apoyamos a clientes de todo el Departamento de Defensa y del Gobierno de los Estados Unidos en el desarrollo de nuevas herramientas innovadoras que brinden capacidades únicas de explotación de datos de clase mundial. Aviso importante: SciTec trabaja exclusivamente en contratos del gobierno estadounidense que exigen la ciudadanía estadounidense para todos sus empleados. SciTec no puede patrocinar ni asumir el patrocinio de visas laborales para empleados de ningún tipo. Además, la ciudadanía estadounidense es un requisito indispensable para obtener y mantener una autorización de seguridad. Los candidatos que no cumplan estos requisitos no serán considerados. Buscamos un Ingeniero de Aprendizaje Automático experimentado para unirse a nuestro nuevo equipo de MLOps y contribuir a su formación. Este puesto se centra en el diseño, desarrollo y optimización de modelos de aprendizaje automático para el desarrollo de software de I+D y su transición a entornos operativos. Como parte del equipo de Sistemas Futuros, tendrá la oportunidad de establecer las mejores prácticas en aprendizaje automático y desarrollar soluciones para problemas complejos del mundo real en diversas agencias. Responsabilidades Aplicar y evaluar modelos de ML de alto rendimiento en entornos de simulación Colaborar en el diseño y desarrollo de enfoques de ML mediante algoritmos de vanguardia Desarrollar canalizaciones modulares y flexibles de ML que garanticen precisión y fiabilidad Trabajar con equipos multifuncionales, incluidos desarrolladores de software, analistas y profesionales de DevOps, para integrar y mejorar los sistemas de ML Definir puntos de contacto y transferencias con DevOps y analistas para asegurar una integración fluida de los flujos de trabajo de ML con la infraestructura existente y las canalizaciones de datos Garantizar que las canalizaciones y contenedores desarrollados cumplan con las mejores prácticas de ciberseguridad, incluidos el monitoreo y el registro Mentorizar a miembros junior del equipo y contribuir a construir una cultura colaborativa e innovadora Otras funciones asignadas Requisitos Licenciatura, maestría o doctorado en Ciencias de la Computación, Ingeniería o campo técnico afín 5+ años desarrollando soluciones de ML Experiencia experta en arquitectura de aplicaciones Python para sistemas a gran escala, mentoría de ingenieros juniors en las mejores prácticas de Python y optimización de código para alto rendimiento Conocimientos teóricos sólidos sobre enfoques de aprendizaje profundo, modelos de decisión, etc. Experiencia avanzada en el diseño y optimización de flujos de trabajo de ML Experiencia avanzada en el diseño de flujos de trabajo mediante MLflow, PyTorch o TensorFlow para simplificar la experimentación y los despliegues en producción Excelentes habilidades de resolución de problemas y análisis Capacidad excepcional de comunicación y colaboración Capacidad para prosperar en un entorno dinámico y acelerado Demostrada atención al detalle Cualificaciones preferidas Conocimientos de C++ y/o Rust Experiencia con marcos de procesamiento distribuido de datos como PySpark Experiencia con modelos de aprendizaje agente Experiencia con marcos y componentes de MLOps (por ejemplo, DVC, Horovod, Spark, ONNX, Parquet) Conocimientos de SQL y tecnologías modernas de bases de datos (por ejemplo, MinIO, Yugabyte) Comprensión de las prácticas de desarrollo seguro de software y/o experiencia trabajando en entornos clasificados Capacidad para construir y gestionar infraestructura escalable mediante Kubernetes, Docker y herramientas relacionadas Certificaciones relevantes Beneficios SciTec ofrece un paquete salarial y de beneficios altamente competitivo, que incluye: Plan de Propiedad Accionaria para Empleados (ESOP) Contribución de la empresa al plan 401K del 3 % completamente vestida (sin necesidad de aportación por parte del empleado) Seguro médico HSA pagado al 100 % por la empresa, con opción de elegir entre 2 planes adicionales Seguro dental pagado al 80 % por la empresa Seguro visual pagado al 100 % por la empresa Seguro de vida pagado al 100 % por la empresa Seguro de discapacidad a largo plazo pagado al 100 % por la empresa Seguro de discapacidad a corto plazo Plan anual de reparto de beneficios Bonificación discrecional por desempeño Licencia remunerada por maternidad/paternidad Generoso tiempo libre remunerado, incluidos días festivos, vacaciones y licencias por enfermedad Horarios laborales flexibles El rango salarial para este puesto es de $107.000 a $156.000 al año. SciTec considera diversos factores al emitir una oferta de empleo, entre ellos, aunque sin limitarse a ello, las responsabilidades asociadas al puesto, la experiencia laboral del candidato, su formación/capacitación y sus competencias clave. Esto no constituye una garantía de remuneración. SciTec se enorgullece de ser una empresa con Igualdad de Oportunidades. VET/Personas con discapacidad.