Estados Unidos
Redwood Materials
REI Systems
Ingeniero/a de IA/ML y LLM
RemotoEstados Unidos
Sterling, Virginia, United States
PythonJavaSQLAWSDockerKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción general
La misión de REI Systems es ofrecer soluciones tecnológicas fiables e innovadoras que impulsen las misiones de los clientes federales y superen sus expectativas. Nuestros tecnólogos y consultores sienten pasión por resolver desafíos complejos que afectan a millones de vidas. Adoptamos un enfoque de Mindful Modernization® en la prestación de nuestros servicios, que incluye la modernización de aplicaciones, la gestión de subvenciones, sistemas de gestión de casos, análisis de datos gubernamentales y servicios de asesoramiento. Este enfoque, el REI Way, garantiza el impacto en la misión al alinear los objetivos estratégicos de nuestros clientes con resultados medibles a través de personas, procesos y tecnología. Ofrecemos el mismo compromiso a nuestros empleados proporcionando desarrollo profesional, proyectos significativos y flexibilidad para pasar tiempo con la familia y los amigos. Creemos que los empleados están en su mejor momento cuando se sienten realizados tanto en su carrera profesional como en su vida personal. Obtenga más información en REIsystems.com. ¡Los empleados votaron a REI Systems como uno de los mejores lugares para trabajar según el Washington Post en 2015, 2016, 2018, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024 y 2025!
Responsabilidades
Descripción del puesto
REI Systems busca un ingeniero de nivel medio-senior en IA/ML y LLM para apoyar las iniciativas de modernización tecnológica y transformación digital de la FDA.
El ingeniero de IA/ML y LLM diseñará, desarrollará, evaluará, implementará y dará soporte a soluciones de machine learning e IA generativa que mejoren el análisis de datos, automaticen procesos empresariales, potencien la búsqueda y el descubrimiento de conocimientos, y apoyen la toma de decisiones inteligente.
El candidato ideal combina sólidas habilidades de ingeniería en Python, machine learning y LLM con experiencia práctica en la creación de servicios de RAG, NLP e IA orientados a producción. Este puesto está destinado a un ingeniero práctico que pueda asumir de forma independiente tareas complejas de desarrollo de IA mientras colabora con ingenieros de datos, desarrolladores de software, propietarios de productos, arquitectos, ingenieros de nube y partes interesadas del negocio.
Perfil del candidato ideal
El candidato seleccionado será un ingeniero práctico de IA/ML y LLM en lugar de solo un investigador, analista de datos o estratega de IA. Debe sentirse cómodo escribiendo Python con calidad de producción, trabajando con datos, construyendo y evaluando soluciones de ML/LLM, implementando tuberías RAG, desarrollando APIs de IA y colaborando con equipos de aplicaciones e ingeniería en la nube para trasladar las capacidades de IA desde el prototipo a entornos de producción seguros.
Esta persona debe tener suficiente experiencia en IA/ML para asumir de forma independiente tareas complejas de desarrollo y evaluación, hacer recomendaciones de implementación sólidas, contribuir a revisiones de arquitectura y técnicas, y asesorar a ingenieros con menos experiencia mientras trabaja bajo la dirección general de arquitectos senior y el liderazgo del programa.
Desarrollo de IA/ML
- Diseñar, desarrollar, probar e implementar soluciones de machine learning e IA para abordar los requisitos operativos y de negocio.
- Desarrollar modelos de machine learning utilizando conjuntos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
- Construir y mantener componentes reutilizables de Python, APIs, servicios, cuadernos (notebooks) y tuberías (pipelines) de IA/ML.
- Realizar la preparación de datos, ingeniería de características, entrenamiento de modelos, validación, pruebas, evaluación de rendimiento y optimización.
- Evaluar algoritmos, modelos y enfoques basados en precisión, robustez, rendimiento, escalabilidad, explicabilidad y requisitos de negocio.
- Integrar capacidades de IA/ML en aplicaciones y flujos de trabajo empresariales existentes a través de servicios bien definidos y APIs.
- Desarrollar pruebas de concepto y prototipos, y realizar la transición de soluciones exitosas a capacidades seguras y listas para producción.
- Solucionar problemas de modelos, datos, integración, latencia y aplicaciones a lo largo del ciclo de vida de desarrollo.
Soluciones de IA generativa y LLM
- Desarrollar aplicaciones que aprovechen modelos de lenguaje extensos (LLMs) y tecnologías de IA generativa.
- Construir y dar soporte a soluciones de generación aumentada por recuperación (RAG) utilizando documentos empresariales, datos estructurados y fuentes de conocimiento aprobadas.
- Implementar ingeniería de prompts, plantillas de prompts, grounding, gestión de contexto, llamadas a herramientas/funciones y salidas estructuradas de LLM.
- Integrar LLMs comerciales y/o de código abierto a través de APIs y plataformas de IA empresariales.
- Trabajar con embeddings, búsqueda semántica, bases de datos vectoriales, reranking, estrategias de fragmentación (chunking) y tuberías de procesamiento de documentos.
- Desarrollar capacidades habilitadas por IA como búsqueda inteligente, resumen, clasificación, extracción de información, respuesta a preguntas y automatización de flujos de trabajo.
- Diseñar y ejecutar enfoques de evaluación de LLM para precisión, relevancia, fundamentación (groundedness), consistencia, seguridad, latencia y posibles alucinaciones.
- Implementar salvaguardas adecuadas, monitoreo, estrategias de respaldo y procesos de intervención humana (human-in-the-loop) para aplicaciones de IA generativa.
RAG, conocimiento e ingeniería de datos
- Diseñar tuberías de ingesta y recuperación para documentos empresariales y fuentes de datos utilizadas por aplicaciones de IA/LLM.
- Desarrollar rutinas de preprocesamiento, limpieza, transformación, fragmentación, enriquecimiento de metadatos y validación de datos.
- Trabajar con bases de datos relacionales, APIs, repositorios de documentos, almacenamiento de objetos, plataformas de búsqueda y servicios de datos basados en la nube.
- Escribir y optimizar consultas SQL y lógica de recuperación para apoyar el entrenamiento, la evaluación y la inferencia de modelos.
- Colaborar con ingenieros de datos para establecer tuberías de datos fiables y gobernadas para casos de uso de IA/ML.
- Garantizar el manejo adecuado de la calidad de los datos, linaje, seguridad, controles de acceso y trazabilidad de las fuentes.
MLOps, LLMOps e implementación
- Implementar modelos de IA/ML y servicios habilitados por LLM en entornos de desarrollo, prueba y producción.
- Desarrollar y mantener APIs de inferencia de modelos, servicios de IA y microservicios utilizando prácticas de ingeniería de software de producción.
- Construir o dar soporte a tuberías automatizadas de pruebas de modelos, evaluación, implementación, monitoreo y reentrenamiento.
- Realizar el seguimiento de versiones de modelos y prompts, resultados de evaluación, configuraciones, dependencias y comportamiento en producción.
- Monitorear la calidad del modelo, la calidad de la recuperación, la latencia, el costo, la deriva (drift), los fallos y otras métricas operativas, y recomendar mejoras.
- Participar en procesos de CI/CD para aplicaciones de IA/ML y contenerizar servicios utilizando tecnologías como Docker.
- Colaborar con equipos de DevOps y de ingeniería en la nube para implementar soluciones de IA escalables, observables y resilientes.
IA responsable, seguridad y gobernanza
- Aplicar prácticas de IA responsable, incluyendo transparencia, trazabilidad, evaluación, pruebas, documentación y supervisión humana adecuada.
- Evaluar soluciones de IA en busca de sesgos, precisión, fiabilidad, privacidad, seguridad, fugas de datos, inyección de prompts y otros riesgos relevantes.
- Implementar salvaguardas adecuadas al caso de uso, incluyendo controles de entrada/salida, filtrado de contenido, comprobaciones de fundamentación, controles de acceso y auditabilidad.
- Seguir los requisitos federales y de la FDA aplicables en materia de seguridad, privacidad, gobernanza de datos, gestión de registros y desarrollo de software.
- Mantener la documentación técnica que cubra modelos, prompts, fuentes de datos, métodos de evaluación, configuraciones, limitaciones, pruebas e implementación.
- Participar en revisiones técnicas y de gobernanza, y proporcionar la documentación necesaria para la implementación en producción y el soporte operativo.
Ingeniería de software y entrega ágil
- Desarrollar código Python limpio, mantenible, comprobable y reutilizable siguiendo los estándares de ingeniería de software establecidos.
- Desarrollar APIs RESTful y servicios backend que expongan la funcionalidad de IA/ML a aplicaciones empresariales.
- Participar en revisiones de código, pruebas unitarias, pruebas de integración, discusiones de diseño técnico y documentación.
- Trabajar dentro de equipos de desarrollo Agile/Scrum y participar en la planificación de sprints, refinamiento del backlog, demostraciones y retrospectivas.
- Colaborar con desarrolladores de aplicaciones para integrar la funcionalidad de IA en aplicaciones empresariales basadas en Java, .NET, web y la nube, sin asumir la propiedad de toda la pila de aplicaciones.
Cualificaciones
- Aproximadamente 5-8 años de experiencia profesional en desarrollo de software, ingeniería de datos, ciencia de datos, IA/ML o experiencia técnica relacionada, incluyendo una experiencia sustancial y práctica en desarrollo de IA/ML.
- Sólidas habilidades de programación en Python y experiencia en la creación de aplicaciones o servicios en Python con calidad de producción.
- Experiencia práctica con bibliotecas/marcos de machine learning como Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face o tecnologías similares.
- Experiencia en el desarrollo, evaluación e integración de modelos de IA/ML en aplicaciones o entornos de producción.
- Experiencia práctica con IA generativa, LLMs, NLP y LLM APIs.
- Sólida comprensión de RAG, embeddings, búsqueda vectorial, ingeniería de prompts, grounding, gestión de contexto y evaluación de LLM.
- Experiencia trabajando con datos estructurados y no estructurados, incluyendo preprocesamiento, transformación, validación y análisis.
- Experiencia en el desarrollo de servicios REST APIs y backend para funcionalidad de IA/ML.
- Conocimiento práctico de SQL y bases de datos relacionales.
- Familiaridad con Git, CI/CD, pruebas automatizadas, contenerización y prácticas modernas de desarrollo de software.
- Experiencia trabajando en entornos de desarrollo ágiles y multidisciplinarios.
- Sólidas habilidades analíticas, de experimentación, resolución de problemas y diagnóstico.
- Capacidad para comunicar conceptos, limitaciones, riesgos y recomendaciones de IA/ML de forma clara a partes interesadas técnicas y no técnicas.
Cualificaciones preferentes
- Experiencia apoyando programas de la FDA, HHS u otros programas del gobierno federal.
- Experiencia en el desarrollo e implementación de soluciones de IA/ML en AWS o Azure.
- Experiencia con servicios de IA/ML de AWS como Amazon Bedrock, SageMaker, Lambda, S3, OpenSearch o servicios relacionados.
- Experiencia con servicios de IA de Azure o Azure OpenAI.
- Experiencia con bases de datos vectoriales o tecnologías de búsqueda vectorial como Pinecone, FAISS, OpenSearch, pgvector, Chroma o tecnologías similares.
- Experiencia con LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel o marcos de orquestación de IA comparables.
- Experiencia en el desarrollo de inteligencia documental, NLP, búsqueda semántica, gestión del conocimiento o soluciones de búsqueda empresarial.
- Experiencia en el diseño de evaluación automatizada de LLM, gestión de prompts/versiones, salvaguardas o capacidades de LLMOps.
- Experiencia con Docker e implementación de aplicaciones de IA contenerizadas; familiaridad con Kubernetes o entornos nativos de la nube.
- Experiencia con MLOps, monitoreo de modelos, versionado de modelos, seguimiento de experimentos o gestión del ciclo de vida de ML.
- Comprensión de microservicios, integración basada en eventos y arquitectura de aplicaciones empresariales.
- Familiaridad con prácticas de DevSecOps y desarrollo de software seguro para sistemas habilitados por IA.
- La experiencia trabajando con conjuntos de datos sensibles, regulados, científicos, sanitarios o federales es una ventaja.
Habilidades profesionales
- Sólidas capacidades analíticas y de pensamiento crítico.
- Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal.
- Capacidad para traducir los requisitos de negocio en soluciones prácticas de IA/ML y habilitadas por LLM.
- Capacidad para asumir de forma independiente tareas complejas de desarrollo de IA mientras se colabora eficazmente dentro de un equipo técnico más amplio.
- Gran atención al detalle y compromiso con la calidad del modelo, el software, la evaluación y los datos.
- Capacidad para equilibrar la experimentación con la ingeniería de producción, la seguridad, la gobernanza, el rendimiento y las limitaciones operativas.
- Capacidad para comunicar claramente los riesgos técnicos, las suposiciones, las limitaciones del modelo, las dependencias y las recomendaciones.
- Sólidas habilidades de documentación, mentoría e intercambio de conocimientos.
Tecnologías clave
Lenguajes: Python, SQL IA/ML: Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face IA Generativa: LLMs, RAG, Ingeniería de Prompts, Embeddings, Búsqueda Vectorial, Evaluación de LLM Orquestación de IA: LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel o marcos comparables Nube: AWS y/o Azure Desarrollo: REST APIs, Git, CI/CD, Docker Datos: Bases de datos SQL, APIs, repositorios de documentos, datos estructurados y no estructurados Metodología: Agile/Scrum, MLOps/LLMOps, DevSecOps
Educación: Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos o un campo relacionado; se prefiere una maestría.
Ubicación: Híbrido - Sede en Sterling, VA (con flexibilidad para trabajo remoto según la política de la empresa).
Autorización de seguridad: El candidato debe ser capaz de obtener y mantener una autorización de seguridad.
Declaración de igualdad de oportunidades: REI Systems es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades
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