États-Unis
Siemens
Booz Allen Hamilton
Ingénieur IA/ML sans fil et Edge
États-Unis
Annapolis Junction, Maryland, United States
PythonDockerKubernetesC++Terraform
Traduction automatique. Consultez l’original.
DESCRIPTION DU POSTE
Travail à distance : Hybride
Numéro de poste : R0251743
Lieu : Annapolis Junction, MD, US
Habilitation
Les candidats sélectionnés seront soumis à une enquête de sécurité et pourraient devoir répondre aux critères d'éligibilité pour accéder à des informations classifiées.
Déclaration d'identité
Dans le cadre du processus d'embauche, nous vous demanderons de compléter un processus de vérification d'identité qui exploite la biométrie avancée et l'intelligence artificielle pour garantir l'authenticité et protéger contre la fraude à l'identité. Vous devrez être devant la caméra pendant les entretiens et les évaluations. Nous nous réservons le droit de prendre votre photo pour vérifier votre identité et prévenir la fraude.
Politique d'utilisation de l'IA par les candidats
L'IA fait partie de notre travail quotidien chez Booz Allen, et nous nous engageons à une utilisation responsable et éthique des outils d'IA. Cependant, nous voulons garantir un processus de candidature équitable basé sur vos propres compétences et connaissances. Dans le cadre de cet engagement, l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) ou d'autres outils pour assister aux réponses lors des entretiens (qu'ils soient en personne ou virtuels) est interdite, sauf autorisation explicite.
Modèle de travail
Notre culture axée sur les personnes privilégie les avantages de la collaboration. Pour soutenir l'engagement et une communication efficace, les employés travaillant virtuellement sont généralement tenus d'avoir leur caméra allumée pendant les réunions.
- À distance : Si ce poste est listé comme étant à distance, il peut y avoir des occasions où vous devrez travailler en personne dans un établissement de Booz Allen ou chez un client.
- Hybride : Si ce poste est listé comme étant hybride, vous devrez travailler depuis un établissement de Booz Allen ou chez un client, en accord avec les attentes de votre direction et les besoins du rôle.
- Sur site : Si ce poste est listé comme étant sur site, le travail sera principalement effectué à temps plein dans un établissement client, où les employés collaboreront directement avec leurs collègues et les clients selon les besoins du rôle.
Engagement en faveur de la non-discrimination
Tous les candidats qualifiés seront pris en considération pour un emploi sans égard au handicap, au statut de vétéran protégé ou à tout autre statut protégé par la loi fédérale, étatique, locale ou internationale applicable.
Les candidats ayant besoin d'un aménagement raisonnable pour toute partie du processus de candidature, d'embauche ou d'emploi en raison d'un handicap, d'une croyance religieuse, d'une pratique ou d'une observance sincèrement tenue, ou tel que requis par la loi applicable, doivent contacter le service d'assistance de Booz Allen en appelant le 1-877-927-8278 ou en envoyant un e-mail à helpdesk@bah.com. Nous examinerons les demandes sur une base individuelle et fournirons des aménagements raisonnables conformément à la loi applicable.
Ingénieur IA/ML sans fil et Edge
L'opportunité
Chez Booz Allen, nous donnons les moyens à nos clients de relever leurs défis les plus complexes. Notre équipe pluridisciplinaire composée de consultants, technologues, chercheurs, ingénieurs et experts en cybersécurité développe des solutions innovantes pour les infrastructures et les capacités de demain. Nous sommes des partenaires de confiance pour les missions les plus critiques de nos clients, et nous apportons notre expertise, mais ce sont notre attitude, notre courage, notre curiosité et notre passion pour l'avenir qui nous rendent uniques.
Nous recherchons un ingénieur IA/ML pour rejoindre une équipe développant une plateforme convergée qui exécute le traitement du signal sans fil en temps réel et l'inférence IA sur le même matériel accéléré par GPU. Vous développerez, optimiserez et déploierez des modèles fonctionnant parallèlement aux charges de travail réseau en direct, où les budgets de latence se mesurent en microsecondes et où le calcul est partagé avec la pile radio. Le travail couvre l'intégralité du cycle de vie : pipelines de données issus de la télémétrie réseau, entraînement et benchmarking de modèles, inférence optimisée par GPU et déploiement conteneurisé sur Kubernetes dans un laboratoire pratique.
Rejoignez-nous. Le monde ne peut pas attendre.
Vos missions
- Concevoir, entraîner et évaluer des modèles ML pour des cas d'usage de réseaux sans fil, incluant la prédiction de trafic, la détection d'anomalies, la classification d'interférences, la planification des ressources et l'optimisation énergétique, en utilisant la télémétrie réseau, les KPI et les données RF capturées en laboratoire
- Construire des pipelines de données qui ingèrent, étiquettent et versionnent la télémétrie de la pile réseau, telle que les compteurs de performance, les journaux, les captures de paquets et les échantillons I/Q, en jeux de données d'entraînement reproductibles
- Optimiser les modèles entraînés pour l'inférence en temps réel sur des serveurs Edge accélérés par GPU : quantification, élagage, conversion TensorRT ou ONNX Runtime, profilage CUDA, et benchmarking de latence et de débit par rapport à des objectifs stricts
- Conditionner et déployer des modèles en tant que services d'inférence conteneurisés sur Kubernetes en utilisant NVIDIA Triton Inference Server, l'opérateur NVIDIA GPU et le partage de GPU MIG ou par découpage temporel parallèlement aux charges de travail réseau en direct
- Développer des applications réseau pilotées par l'IA telles que des xApps et rApps qui consomment la télémétrie réseau et renvoient des décisions de contrôle via des interfaces standardisées, et les valider de bout en bout en laboratoire
- Instrumenter la plateforme avec des outils MLOps : suivi d'expériences, registre de modèles, déclencheurs de réentraînement automatisés, surveillance de la dérive et CI/CD pour le déploiement de modèles
- Benchmarker la contention des ressources GPU entre le traitement du signal et les charges de travail d'inférence IA, et caractériser et documenter l'enveloppe opérationnelle pour une colocalisation sur une plateforme unique
- Appliquer des pratiques de sécurité et d'assurance au cycle de vie ML : provenance des modèles, lignage des jeux de données, tests de robustesse contre les attaques adverses et alignement avec les directives d'assurance IA du DoD
- Rédiger et maintenir la documentation technique, y compris les fiches de modèles, les procédures d'entraînement et de déploiement, les rapports de benchmark et les guides de reproductibilité, simultanément au travail en laboratoire, et non a posteriori
- Collaborer avec les ingénieurs réseau, RF et cybersécurité pour traduire les exigences de mission en modèles fonctionnant sur le système déployé, et présenter les résultats aux parties prenantes gouvernementales
Prérequis
Profil recherché
- 3+ années d'expérience dans l'entraînement et l'évaluation de modèles ML en utilisant des frameworks tels que PyTorch ou TensorFlow, incluant l'exportation de modèles vers des formats tels que ONNX pour le déploiement
- 3+ années d'expérience en développement logiciel en Python, incluant du code de qualité production, des tests et des pratiques de contrôle de version
- Expérience dans l'optimisation et le benchmarking de réseaux de neurones entraînés pour l'inférence : mesure de latence et de débit, profilage et techniques telles que la quantification ou l'élagage
- Expérience en calcul GPU, incluant CUDA, cuDNN ou des bibliothèques accélérées par GPU, ainsi qu'avec les outils de pilotes et de conteneurs NVIDIA dans un environnement serveur Linux
- Expérience dans le déploiement de modèles ML en tant que services dans des environnements conteneurisés tels que Docker ou Kubernetes, et dans la construction de pipelines de données pour des données de séries temporelles ou de télémétrie, incluant l'ingénierie des caractéristiques et le versioning de jeux de données
- Expérience de livraison au sein d'une équipe d'ingénierie Agile et pluridisciplinaire, et résolution de problèmes complexes avec une autonomie limitée
- Capacité à travailler de manière pratique dans un environnement de laboratoire au rythme soutenu avec des délais de livraison stricts
- Capacité à produire une documentation technique claire et précise et à présenter les résultats à des publics techniques et non techniques
- Capacité à obtenir une habilitation Secret
- Licence dans un domaine STEM et 5+ années d'expérience en IA/ML ou automatisation utilisant Python, Ansible, Terraform et Kubernetes, Master dans un domaine STEM et 3+ années d'expérience en IA/ML ou automatisation utilisant Python, Ansible, Terraform et Kubernetes, ou 8+ années d'expérience en IA/ML ou automatisation utilisant Python, Ansible, Terraform et Kubernetes en remplacement d'un diplôme
Souhaitable
- Expérience en théorie RF, traitement du signal numérique ou algorithmes de couche physique, tels que l'estimation de canal, le beamforming et la classification de modulation, incluant GNU Radio ou MATLAB
- Expérience avec les plateformes sans fil AI-RAN ou natives IA : NVIDIA Aerial, couche 1 accélérée par GPU, ou optimisation RAN basée sur l'IA/ML
- Expérience avec les architectures O-RAN, incluant le contrôleur intelligent RAN Near-RT et Non-RT RIC, le développement xApp/rApp, et les interfaces E2 et A1
- Expérience avec les KPI de réseau 5G/LTE, les compteurs de performance et la télémétrie, tels que les données de gestion de performance 3GPP, comme entrées d'entraînement ML
- Expérience dans le déploiement et l'optimisation de grands modèles de langage (LLMs) pour l'inférence en utilisant des frameworks tels que vLLM ou NVIDIA TensorRT-LLM, incluant l'optimisation de la mémoire GPU, la latence et le benchmarking de débit
- Expérience avec une gamme d'architectures de réseaux de neurones, incluant les transformers, les réseaux de neurones sur graphes et l'apprentissage par renforcement pour les problèmes de contrôle et de planification
- Expérience avec C/C++ ou d'autres langages de programmation système pour des applications critiques en termes de performance ou le calcul accéléré par GPU
- Expérience avec les plateformes et outils MLOps, incluant MLflow, Kubeflow, DVC ou équivalent
- Expérience dans le développement de tests automatisés pour les pipelines de données ML, la validation de modèles et les tests de régression de performance
- Expérience avec l'assurance IA du DoD et les directives d'IA responsable, ainsi qu'avec les exigences DISA STIG ou RMF pour les systèmes ML
Rémunération
Chez Booz Allen, nous célébrons vos contributions, vous offrons des opportunités et des choix, et soutenons votre bien-être global. Nos offres incluent des avantages en matière de santé, d'assurance vie, d'invalidité, financiers et de retraite, ainsi que des congés payés, le développement professionnel, l'aide aux frais de scolarité, des programmes d'équilibre vie professionnelle-vie privée et la garde d'enfants. Notre programme de récompenses reconnaît les employés pour leurs performances exceptionnelles et leur démonstration supérieure de nos valeurs. Les employés à temps plein et à temps partiel travaillant au moins 20 heures par semaine de manière régulière sont éligibles pour participer aux programmes d'avantages sociaux de Booz Allen. Les personnes ne répondant pas à ce seuil ne sont éligibles qu'à certaines offres, n'incluant pas les avantages santé. Nous vous encourageons à en savoir plus sur nos avantages globaux en visitant la page Ressources sur notre site Carrières et en consultant notre page Avantages des employés.
Le salaire chez Booz Allen est déterminé par divers facteurs, incluant mais sans s'y limiter, le lieu, la combinaison particulière d'éducation, de connaissances, de compétences, de compétences professionnelles et d'expérience de l'individu, ainsi que l'abordabilité spécifique au contrat et les exigences organisationnelles. La fourchette de rémunération projetée pour ce poste est de 99,000.00 $ à 225,000.00 $ (USD annualisé). L'estimation affichée représente la fourchette salariale typique pour ce poste et n'est qu'un composant du package de rémunération global de Booz Allen pour les employés. Cette offre sera clôturée dans les 90 jours suivant la date de publication.
À PROPOS DE NOUS
Booz Allen est une entreprise de technologie avancée. Nous construisons des produits et des solutions de qualité commerciale pour les priorités les plus critiques de l'Amérique en matière de défense, de sécurité civile et nationale.
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