Lead AI/ML Engineer

🕒 5 dias atrás

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $180.000 - $230.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

👻 Score fantasma 13%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Capital Technology Group, LLC

SiteLinkedInTodas as Vagas

11 - 50 funcionários

Fundada em 2010

💼 Consultoria

📦 Logística

🎖️ Defesa

Consulting • Logistics • Defense

A Capital Technology Group é uma empresa de tecnologia especializada em resolver problemas complexos de negócios por meio de serviços digitais. Ela oferece uma gama de serviços profissionais de TI, incluindo integração de dados, desenvolvimento de aplicações personalizadas, transformação digital e segurança da informação. Sua expertise abrange a modernização de processos legados, implementação de pipelines automatizados de DevSecOps e uso de técnicas de ciência de dados para derivar insights acionáveis a partir de big data. A empresa foca especialmente em atender clientes do governo federal, assegurando serviços de alta qualidade que aumentam a eficiência operacional.

Descrição

• Lead technical evaluations of emerging AI/ML technologies through prototypes, proof of concepts, and experimentation • Analyze and communicate the benefits, tradeoffs, and implementation risks of new technologies to technical and business stakeholders • Design, develop, and deploy production-ready AI/ML applications within AWS cloud environments • Support AI/ML application development across development, operations, and security disciplines in cloud-native environments • Drive enterprise adoption of modern AI technologies and engineering best practices • Build, train, evaluate, and optimize machine learning models for production use cases • Collaborate directly with clients and cross-functional engineering teams to deliver mission-critical solutions • Provide technical leadership by mentoring engineers and supporting the professional growth of junior team members • Present technical findings, experiment results, and architectural recommendations to internal leadership and federal customers

🎯 Requisitos

• Applicants must be U.S. Citizens • Ability to obtain a Public Trust clearance • Bachelor's degree in Computer Science, Data Science, Engineering, Mathematics, Information Systems, or a related technical field (or equivalent experience) • 7–10 years of professional experience in software engineering or cloud engineering experience • At least 3 years of experience deploying production enterprise applications in AWS • At least 2 years of experience deploying production AI/ML applications in enterprise environments • Strong proficiency in Python • Experience with machine learning frameworks such as TensorFlow or PyTorch • Experience with AI/ML platforms and services including Amazon Bedrock, SageMaker, Hugging Face, Weights & Biases, or similar technologies • Strong data analysis and manipulation experience using pandas • Experience visualizing and presenting experiment results using tools such as matplotlib • Experience working within AWS cloud environments • Ability to quickly learn new technologies and contribute across multiple projects • Strong analytical, communication, and problem-solving skills • Comfortable presenting technical solutions to clients and executive stakeholders

🏖️ Benefícios

• Remote Work (Hybrid roles will be specified in the job post) • Competitive Compensation Package • Medical, Dental, and Vision • Life Insurance, Short/Long Term Disability • Employee Assistance Program • 401(k) with 4% matching • Liberal PTO vacation policy • Generous Annual Continuing Education • Annual Wellness Budget • Bonus Incentive Programs (Employee referrals and performance-based rewards)