Estados Unidos
B&A
Booz Allen Hamilton
Engenheiro de IA/ML para Wireless e Edge
Estados Unidos
Annapolis Junction, Maryland, United States
PythonDockerKubernetesC++Terraform
Tradução automática. Consulte o original.
DESCRIÇÃO DA VAGA
Trabalho Remoto: Híbrido
Número da Vaga: R0251743
Localização: Annapolis Junction, MD, EUA
Credencial de Segurança
Os candidatos selecionados estarão sujeitos a uma investigação de segurança e poderão precisar atender aos requisitos de elegibilidade para acesso a informações classificadas.
Declaração de Identidade
Como parte do processo de contratação, pediremos que você conclua um processo de verificação de identidade que utiliza biometria avançada e inteligência artificial para garantir a autenticidade e proteger contra fraude de identidade. Espera-se que você esteja na câmera durante entrevistas e avaliações. Reservamo-nos o direito de tirar sua foto para verificar sua identidade e prevenir fraudes.
Política de Uso de IA pelo Candidato
A IA faz parte do nosso trabalho diário na Booz Allen, e estamos comprometidos com o uso responsável e ético de ferramentas de IA. No entanto, queremos garantir um processo justo para o candidato, baseado em suas próprias habilidades e conhecimentos. Como parte desse compromisso, o uso de inteligência artificial (IA) ou outras ferramentas para auxiliar nas respostas durante as entrevistas (seja pessoalmente ou virtualmente) é proibido, a menos que a permissão seja explicitamente fornecida.
Modelo de Trabalho
Nossa cultura de priorizar as pessoas valoriza os benefícios da colaboração. Para apoiar o engajamento e a comunicação eficaz, espera-se geralmente que os funcionários que trabalham virtualmente mantenham suas câmeras ligadas durante as reuniões.
- Remoto: Se esta posição estiver listada como remota, ainda pode haver ocasiões em que você precise trabalhar pessoalmente em uma instalação da Booz Allen ou do cliente.
- Híbrido: Se esta posição estiver listada como híbrida, espera-se que você trabalhe em uma instalação da Booz Allen ou do cliente, em alinhamento com as expectativas da sua liderança e as necessidades da função.
- Presencial: Se esta posição estiver listada como presencial, o trabalho será realizado principalmente em tempo integral em uma instalação do cliente, onde os funcionários colaborarão diretamente com colegas e clientes conforme exigido pela função.
Compromisso com a Não Discriminação
Todos os candidatos qualificados receberão consideração para emprego sem distinção de deficiência, status como veterano protegido ou qualquer outro status protegido pela lei federal, estadual, local ou internacional aplicável.
Candidatos que precisem de uma acomodação razoável para qualquer parte do processo de candidatura, contratação ou emprego devido a uma deficiência, uma crença, prática ou observância religiosa sinceramente mantida, ou conforme exigido por lei aplicável, devem entrar em contato com o Help Desk da Booz Allen ligando para 1-877-927-8278 ou enviando um e-mail para helpdesk@bah.com. Analisaremos as solicitações individualmente e forneceremos acomodações razoáveis de acordo com a lei aplicável.
Engenheiro de IA/ML para Wireless e Edge
A Oportunidade
Na Booz Allen, impulsionamos possibilidades para nossos clientes que enfrentam seus desafios mais difíceis. Nossa equipe multidisciplinar de consultores, tecnólogos, pesquisadores, engenheiros e especialistas em segurança cibernética constrói soluções inovadoras para a infraestrutura e as capacidades do amanhã. Somos parceiros de confiança nas missões mais críticas de nossos clientes e trazemos expertise para a mesa, mas é nossa atitude, nossa coragem, curiosidade e paixão pelo futuro que nos tornam únicos.
Estamos buscando um Engenheiro de IA/ML para integrar uma equipe que está construindo uma plataforma convergente que executa processamento de sinal sem fio em tempo real e inferência de IA no mesmo hardware acelerado por GPU. Você irá desenvolver, otimizar e implantar modelos que rodam paralelamente a cargas de trabalho de rede ao vivo, onde os orçamentos de latência são medidos em microssegundos e a computação é compartilhada com a pilha de rádio. O trabalho abrange todo o ciclo de vida: pipelines de dados a partir de telemetria de rede, treinamento e benchmarking de modelos, inferência otimizada por GPU e implantação conteinerizada em Kubernetes em um laboratório prático.
Junte-se a nós. O mundo não pode esperar.
O que você fará
- Projetar, treinar e avaliar modelos de ML para casos de uso de redes sem fio, incluindo previsão de tráfego, detecção de anomalias, classificação de interferência, agendamento de recursos e otimização de energia, usando telemetria de rede, KPIs e dados de RF capturados em laboratório
- Construir pipelines de dados que ingerem, rotulam e versionam telemetria da pilha de rede, como contadores de desempenho, logs, capturas de pacotes e amostras I/Q, em conjuntos de dados de treinamento reproduzíveis
- Otimizar modelos treinados para inferência em tempo real em servidores de borda acelerados por GPU: quantização, poda, conversão para TensorRT ou ONNX Runtime, criação de perfil com CUDA e benchmarking de latência e throughput em relação a metas rígidas
- Empacotar e implantar modelos como serviços de inferência conteinerizados em Kubernetes usando NVIDIA Triton Inference Server, o NVIDIA GPU Operator e compartilhamento de GPU via MIG ou fatiamento de tempo (time-sliced) paralelamente a cargas de trabalho de rede ao vivo
- Desenvolver aplicações de rede orientadas por IA, como xApps e rApps, que consomem telemetria de rede e retornam decisões de controle por meio de interfaces padronizadas, e validá-las de ponta a ponta em laboratório
- Instrumentar a plataforma com ferramentas de MLOps: rastreamento de experimentos, registro de modelos, gatilhos de retreinamento automatizado, monitoramento de desvio (drift) e CI/CD para implantação de modelos
- Realizar benchmarking da contenção de recursos de GPU entre processamento de sinal e cargas de trabalho de inferência de IA, e caracterizar e documentar o envelope operacional para co-localização em uma única plataforma
- Aplicar práticas de segurança e garantia ao ciclo de vida de ML: proveniência de modelos, linhagem de conjuntos de dados, testes de robustez adversária e alinhamento com as diretrizes de garantia de IA do DoD
- Escrever e manter documentação técnica, incluindo cartões de modelo, procedimentos de treinamento e implantação, relatórios de benchmark e guias de reprodutibilidade, simultaneamente ao trabalho de laboratório, não após o fato
- Colaborar com engenheiros de rede, RF e segurança cibernética para traduzir requisitos de missão em modelos que rodam no sistema implantado, e apresentar resultados para stakeholders do governo
Requisitos mínimos
Você possui
- 3+ anos de experiência treinando e avaliando modelos de ML usando frameworks como PyTorch ou TensorFlow, incluindo exportação de modelos para formatos como ONNX para implantação
- 3+ anos de experiência com desenvolvimento de software em Python, incluindo código com qualidade de produção, testes e práticas de controle de versão
- Experiência em otimizar e realizar benchmarking de redes neurais treinadas para inferência: medição de latência e throughput, criação de perfil e técnicas como quantização ou poda
- Experiência com computação em GPU, incluindo CUDA, cuDNN ou bibliotecas aceleradas por GPU, e com ferramentas de driver e contêiner da NVIDIA em um ambiente de servidor Linux
- Experiência na implantação de modelos de ML como serviços em ambientes conteinerizados como Docker ou Kubernetes, e na construção de pipelines de dados para dados de séries temporais ou telemetria, incluindo engenharia de recursos e versionamento de conjuntos de dados
- Experiência em entregas em uma equipe de engenharia ágil e multifuncional e na resolução de problemas complexos com orientação limitada
- Capacidade de trabalhar de forma prática em um ambiente de laboratório acelerado com prazos de entrega rígidos
- Capacidade de produzir documentação técnica clara e precisa e apresentar resultados para públicos técnicos e não técnicos
- Capacidade de obter uma credencial de segurança Secret
- Bacharelado em uma área STEM e 5+ anos de experiência em IA/ML ou Automação usando Python, Ansible, Terraform e Kubernetes, Mestrado em uma área STEM e 3+ anos de experiência em IA/ML ou Automação usando Python, Ansible, Terraform e Kubernetes, ou 8+ anos de experiência em IA/ML ou Automação usando Python, Ansible, Terraform e Kubernetes em substituição a um diploma
Seria ótimo se você tivesse
- Experiência com teoria de RF, processamento digital de sinais ou algoritmos de camada física, como estimativa de canal, beamforming e classificação de modulação, incluindo GNU Radio ou MATLAB
- Experiência com plataformas sem fio AI-RAN ou nativas em IA: NVIDIA Aerial, Camada 1 acelerada por GPU ou otimização de RAN baseada em IA/ML
- Experiência com arquiteturas O-RAN, incluindo o RAN Intelligent Controller Near-RT e Non-RT RIC, desenvolvimento de xApp/rApp e as interfaces E2 e A1
- Experiência com KPIs de rede 5G/LTE, contadores de desempenho e telemetria, como dados de gerenciamento de desempenho do 3GPP, como entradas de treinamento de ML
- Experiência na implantação e otimização de modelos de linguagem grandes (LLMs) para inferência usando frameworks como vLLM ou NVIDIA TensorRT-LLM, incluindo otimização de memória de GPU, latência e benchmarking de throughput
- Experiência com uma variedade de arquiteturas de redes neurais, incluindo transformers, redes neurais em grafos e aprendizado por reforço para problemas de controle e agendamento
- Experiência com C/C++ ou outras linguagens de programação de sistemas para aplicações críticas de desempenho ou computação acelerada por GPU
- Experiência com plataformas e ferramentas de MLOps, incluindo MLflow, Kubeflow, DVC ou equivalente
- Experiência no desenvolvimento de testes automatizados para pipelines de dados de ML, validação de modelos e testes de regressão de desempenho
- Experiência com garantia de IA do DoD e diretrizes de IA responsável e com requisitos DISA STIG ou RMF para sistemas de ML
Compensação
Na Booz Allen, celebramos suas contribuições, oferecemos oportunidades e escolhas, e apoiamos seu bem-estar total. Nossas ofertas incluem benefícios de saúde, vida, invalidez, financeiros e de aposentadoria, bem como licença remunerada, desenvolvimento profissional, assistência educacional, programas de equilíbrio entre vida pessoal e profissional e assistência a dependentes. Nosso programa de prêmios de reconhecimento reconhece os funcionários pelo desempenho excepcional e pela demonstração superior de nossos valores. Funcionários em tempo integral e parcial que trabalham pelo menos 20 horas por semana regularmente são elegíveis para participar dos programas de benefícios da Booz Allen. Indivíduos que não atingem o limite são elegíveis apenas para ofertas selecionadas, não incluindo benefícios de saúde. Recomendamos que você saiba mais sobre nossos benefícios totais visitando a página de Recursos em nosso site de Carreiras e revisando nossa página de Benefícios aos Funcionários.
O salário na Booz Allen é determinado por vários fatores, incluindo, mas não se limitando a, localização, a combinação específica de educação, conhecimento, habilidades, competências e experiência do indivíduo, bem como a acessibilidade específica do contrato e os requisitos organizacionais. A faixa de compensação projetada para esta posição é de $99,000.00 a $225,000.00 (USD anualizado). A estimativa exibida representa a faixa salarial típica para esta posição e é apenas um componente do pacote de compensação total da Booz Allen para funcionários. Esta publicação será encerrada dentro de 90 dias a partir da Data de Publicação.
SOBRE NÓS
A Booz Allen é uma empresa de tecnologia avançada. Construímos produtos e soluções de nível comercial para as prioridades mais críticas de defesa, civis e de segurança nacional dos Estados Unidos.
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