Vereinigte Staaten
Anduril Industries
CapTech Consulting
Lead Machine Learning / Data Science Engineer
Vereinigte Staaten
Richmond, Virginia, United States
PythonSQLAWSGCPDocker
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Über die Stelle
UnternehmensbeschreibungCapTech ist ein preisgekröntes Beratungsunternehmen, das mit seinen Kunden zusammenarbeitet, um durch die Kraft der Technologie zu erreichen, was möglich ist. Bei CapTech sind wir leidenschaftlich bei der Arbeit, die wir leisten, und den Ergebnissen, die wir für unsere Kunden erzielen. Von Anfang an teilten unsere Gründer die gemeinsame Leidenschaft, eine Beratungsfirma aufzubauen, die auf starken Beziehungen basiert und dem Test der Zeit standhält. Heute arbeiten wir mit Kunden zusammen, darunter Fortune 100-Unternehmen, mittelständische Unternehmen und Regierungsbehörden, eine Liste, die sich über das ganze Land erstreckt.
Stellenbeschreibung
CapTech Machine Learning Engineers sind verantwortlich für die Konzeption und Implementierung datengesteuerter Lösungen für unsere Kunden, mit einem besonderen Schwerpunkt auf dem Aufbau und der Bereitstellung skalierbarer Machine Learning-Systeme in Unternehmensumgebungen. CapTech-Mitarbeiter genießen ein kollaboratives Umfeld und haben viele Möglichkeiten, von anderen CapTech-Analysten, Architekten und unseren Kunden zu lernen und Wissen mit ihnen zu teilen.
Spezifische
- Aufgaben für die Position des Lead Machine Learning Engineers umfassen:
- Strategieentwicklung mit Kunden, Data Scientists, Ingenieuren und anderen Mitgliedern funktionsübergreifender Teams zur Implementierung von End-to-End Machine Learning-Lösungen und zur Identifizierung neuer Machine Learning- und Data Science-Ansätze zur Erfüllung von Geschäftsanforderungen
- Technische Führung übernehmen und teamübergreifend zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die gesamte technische Lösung auf die Kundenbedürfnisse abgestimmt ist.
- Dekonstruktion von Kundenbedürfnissen in datengesteuerte Prozesse/Modelle und analytische Messungen.
- Analyse und Transformation großer Datensätze, die auf einer Vielzahl von Datenplattformen auf Unternehmensebene gehostet werden (z. B. AWS, Azure, GCP).
- Entwurf, Entwicklung und Bereitstellung fortschrittlicher analytischer Lösungen unter Nutzung von Kundendaten (z. B. Empfehlungssysteme, Verarbeitung natürlicher Sprache, Risikobewertung).
- Produktivsetzung von ML-Systemen mit Schwerpunkt auf Optimierung und Skalierbarkeit, um die Anforderungen der Kunden zu erfüllen.
- Wachstum der Machine Learning- und Data Science-Praktiken von CapTech durch Kundenpräsentationen, Erstellung von Angeboten, Teilnahme an verschiedenen Business-Development-Veranstaltungen und Leitung von Teams aus Junior Data Scientists und Ingenieuren.
Qualifikationen
- 7+ Jahre Erfahrung in der Bereitstellung von Data Engineering und Machine Learning-Lösungen auf Cloud-Plattformen
- Bachelor-Abschluss oder gleichwertige Kombination aus Ausbildung und Erfahrung.
- Erfahrung
- in der technischen Führung und im Mentoring anderer Ingenieure im Bereich Data Engineering
- Praktische Erfahrung in der Manipulation und Analyse großer Datensätze (mit Milliarden von Datensätzen). Praktische
- Erfahrung in der Entwicklung datengesteuerter Lösungen mit Python, Scala oder ähnlichen Sprachen.
- Kenntnisse in der Nutzung von SQL, Spark, NoSQL und/oder Cloud-Datenverarbeitungs-Frameworks in einer Produktionsumgebung.
- Kenntnisse in Containerisierung (z. B. Docker) und Microservices.
- Kenntnisse
- in Data Warehousing-Tools/Umgebungen wie Snowflake, Databricks, Azure SQL, Amazon RDS
- Komfort und Kompetenz bei der Formulierung datengesteuerter Probleme aus branchenübergreifenden Geschäftsanforderungen.
- Erfahrung in der Anwendung analytischer Methoden in mehreren Geschäftsbereichen (z. B. Kundenanalyse, Marketing, Finanzen, digitale Kanäle)
- Praktische Erfahrung in der Implementierung von produktionsskaligen Machine Learning-Systemen in einem oder mehreren Bereichen (d. h. Personalisierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision).
- Kenntnisse von DevOps und Best Practices für Automatisierung.
- Kenntnisse in Statistik und statistischen Modellierungsmethoden.
- Kenntnisse von Best Practices für Modellmanagement und Modellversionierung.
- Erfahrung in der Arbeit mit LLMs (z. B. GPT, Claude, Mistral usw.) in Produktionsumgebungen
- Erfahrung mit Prompt Engineering, MCP und RAG sowie agentenbasierten KI-Architekturen. Starkes Verständnis von konversationeller UX und Prompt-Evaluierungsmetriken.
- Erfahrung mit agentenbasierten Frameworks in der Praxis (langchain, n8n, pydantic usw.)
- Erfahrung
- mit Multi-Agenten-Orchestrierung
Mitarbeiter müssen bereit sein, nach Aufforderung vor Ort an einem Kundenstandort oder in einem CapTech-Büro zu arbeiten.
Zusätzliche Informationen
Wir möchten, dass jeder bei CapTech eine langfristige und lohnende Karriere hier visualisieren kann, weshalb wir eine Vielzahl von Karrierewegen anbieten, die auf Ihren Fähigkeiten und Leidenschaften basieren. Sie entscheiden, wo und wie Sie sich entwickeln möchten, und wir helfen Ihnen dabei mit anpassbarer Karriereentwicklung und einem umfassenden Leistungspaket, das Sie auf Ihrem Weg unterstützt.
CapTech ist bestrebt, ein flexibles Arbeitsumfeld zu bieten und unsere Mitarbeiter dabei zu unterstützen, eine Arbeits- und Lebensbalance zu erreichen, die ihren individuellen Bedürfnissen entspricht.
Wir ermöglichen CapTech-Mitarbeitern, remote zu arbeiten, wenn dies mit den Bedürfnissen von CapTech und des Kunden vereinbar ist.
CapTech ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und sich für die Schaffung einer Kultur der Gleichheit, Inklusion und Fairness einsetzt – alles grundlegend für unsere Kernwerte. Wir bemühen uns, ein vielfältiges Umfeld zu schaffen, in dem jeder Mitarbeiter ermutigt wird, seine einzigartigen Ideen, Hintergründe und Erfahrungen in den Arbeitsplatz einzubringen. Für weitere Informationen über unsere Bemühungen in den Bereichen Vielfalt, Inklusion und Zugehörigkeit klicken Sie HIER.
Als Teil dieses Engagements wird CapTech sicherstellen, dass Menschen mit Behinderungen angemessene Vorkehrungen getroffen werden. Wenn angemessene Vorkehrungen erforderlich sind, um am Bewerbungs- oder Vorstellungsgespräch teilzunehmen, die wesentlichen Aufgaben zu erfüllen und/oder andere Leistungen und Privilegien der Beschäftigung zu erhalten, wenden Sie sich bitte direkt an Laura Massa per E-Mail [email protected].
CapTech unterstützt Equal Pay for All. Darüber hinaus sind wir im Bundesstaat Virginia der Equal Pay for ALL-Richtlinie gemäß dem Virginia Transparency Law verpflichtet.
Die Vergütung für diese Rolle wird entsprechend den Fähigkeiten des Kandidaten, der gesamten relevanten Erfahrung, der Karrierestufe und dem geografischen Standort festgelegt. Die Gehaltsspanne für diese Rolle beträgt: $90,000 - $200,000.
Derzeit kann CapTech für diese Position kein Arbeitsvisum übertragen oder sponsern. Bewerber müssen berechtigt sein, direkt für jeden Arbeitgeber in den Vereinigten Staaten ohne Visumsponsorship zu arbeiten.
Neben unserem Angebot an traditionellen Leistungen, einschließlich großzügiger PTO, Krankenversicherung, Invaliditätsversicherung, bezahltem Familienurlaub und mehr, haben wir erweiterte Leistungen eingeführt, um die Bedürfnisse unserer Mitarbeiter zu erfüllen.
- Lernen & Entwicklung – Programme, die Zertifizierungs- und Weiterbildungsunterstützung, digitale On-Demand-Lernkurse, Mentoring und Kompetenzentwicklungspfade anbieten
- Modern Health – Eine Plattform für psychische Gesundheit und Wohlbefinden, die 1:1-Betreuung, Gruppensitzungen und Self-Service-Ressourcen bietet, um Mitarbeiter und ihre Familien durch die Höhen und Tiefen des Lebens zu unterstützen.
- Carrot Fertility – Umfassende Fruchtbarkeits- und Familienbildungsleistungen für alle Wege zur Elternschaft – einschließlich Adoption, Leihmutterschaft, Fruchtbarkeitsbehandlungen, Schwangerschaft und mehr – und Möglichkeiten für arbeitgeberfinanzierte Mittel zur Unterstützung der Kosten für die Betreuung.
- Fringe – Ein vom Unternehmen bezahltes Stipendienprogramm für personalisierte Lifestyle-Leistungen, das es Mitarbeitern ermöglicht, die für sie wichtigsten Leistungen auszuwählen – von Anbietern wie Netflix, Spotify und GrubHub bis hin zu Dienstleistungen wie der Rückzahlung von Studienkrediten, Reisen, Fitness und mehr.
- Mitarbeiter-Ressourcengruppen – Von Mitarbeitern geführte Ausschüsse, die Vielfalt und Inklusion in unseren täglichen Betrieb integrieren und fördern.
- Philanthropische Partnerschaften – Möglichkeiten zur Beteiligung an Partnerschaften und Pro-bono-Projekten zur Unterstützung unserer Gemeinden.
- 401(k)-Matching – Großzügiges Matching und keine Vesting-Periode, um Ihnen zu helfen, Ihr finanzielles Wohlbefinden weiter aufzubauen.
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